Exact variable selection in sparse nonparametric models
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11310%2F25%3A10497188" target="_blank" >RIV/00216208:11310/25:10497188 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=Z7y4NFV63E" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=Z7y4NFV63E</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1214/25-EJS2374" target="_blank" >10.1214/25-EJS2374</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Exact variable selection in sparse nonparametric models
Popis výsledku v původním jazyce
We study the problem of adaptive variable selection in a Gaussian white noise model of intensity ε under certain sparsity and regularity conditions on an unknown regression function f. The d-variate regression function f is assumed to be a sum of functions each depending on a smaller number k of variables (1<=k<=d). These functions are unknown to us and only a few of them are nonzero. We assume thatd=d_ε --> infty as ε --> 0 and consider the cases when k is fixed and when k=k_ε --> infty , k=o(d) as ε --> 0. In this work, we introduce an adaptive selection procedure that, under some model assumptions, identifies exactly all nonzero k-variate components of f. In addition, we establish conditions under which exact identification of the nonzero components is impossible. These conditions ensure that the proposed selection procedure is the best possible in the asymptotically minimax sense with respect to the Hamming risk.
Název v anglickém jazyce
Exact variable selection in sparse nonparametric models
Popis výsledku anglicky
We study the problem of adaptive variable selection in a Gaussian white noise model of intensity ε under certain sparsity and regularity conditions on an unknown regression function f. The d-variate regression function f is assumed to be a sum of functions each depending on a smaller number k of variables (1<=k<=d). These functions are unknown to us and only a few of them are nonzero. We assume thatd=d_ε --> infty as ε --> 0 and consider the cases when k is fixed and when k=k_ε --> infty , k=o(d) as ε --> 0. In this work, we introduce an adaptive selection procedure that, under some model assumptions, identifies exactly all nonzero k-variate components of f. In addition, we establish conditions under which exact identification of the nonzero components is impossible. These conditions ensure that the proposed selection procedure is the best possible in the asymptotically minimax sense with respect to the Hamming risk.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Electronic Journal of Statistics
ISSN
1935-7524
e-ISSN
1935-7524
Svazek periodika
19
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
32
Strana od-do
2001-2032
Kód UT WoS článku
001528954600006
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-105003840394