Robust Regularised M-Estimators for High-Dimensional Regression with Heavy-Tailed and Skewed Errors
Dieses Papier führt eine Klasse robuster regularisierter M-Schätzer für die hochdimensionale Regression ein, die optimale Konvergenzraten und Selektionskonsistenz der Variablen unter minimalen Momentbedingungen (endliches ) erreicht und bestehende Methoden sowohl in Simulationen als auch in realen genomischen Anwendungen im Umgang mit schwergewichtigen, schiefen oder kontaminierten Fehlern übertrifft.