Robust Regularised M-Estimators for High-Dimensional Regression with Heavy-Tailed and Skewed Errors
Este artigo introduz uma classe de estimadores M robustos e regularizados para regressão de alta dimensão que alcança taxas de convergência ótimas e consistência de seleção de variáveis sob condições de momento mínimas ( finito), superando métodos existentes tanto em simulações quanto em aplicações genômicas reais ao lidar com erros de cauda pesada, assimétricos ou contaminados.