Неасимптотическая оценка частичной корреляции Sparse на основе совместного частичного регрессия
arXiv: 2502,08414v3 Annuales Type: заменить резюме: частичный корреляционный анализ широко используется в современном многовариантном анализе. Однако ранее применявшиеся методы не имеют асимптотических гарантий и характеризуются медленными темпами оценки. Мы представляем метод для одновременной оценки небольших высокомерных матриц частичной корреляции и обратного ковариации с неасимптотической скоростью. Этот метод представляет собой двухэтапную оценку, в которой используется связь между матрицой обратной ковариентности и методом линейной регрессии при одновременном обеспечении позитивной полуопределенности. Эффективный проксимальный алгоритм деления для цифровой вычисления оценки также получен, и мы обеспечиваем быструю реализацию этого алмаза. Эффективность предлагаемого метода продемонстрирована как на синтетических, так и реальных данных.