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协变量缺失下低假设逻辑回归估计研究

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2026年10月7日,arXiv Statistics Machine Learning 发布论文《协变量缺失下的低假设逻辑回归》。论文针对协变量缺失且分布未知(但有界)的设定,提出逻辑回归参数估计方法,基于带新型单调算子的 Z 估计设计随机逼近算法。在协变量完全随机缺失假设下,该算法计算高效,能以参数速率实现可证明的信号恢复,其 ℓ2² 风险由缺失模式刻画,并支持异质观测概率。目前报道仅涉及该论文内容,未见后续验证或应用进展。

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Timeline

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Oct 7, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    协变量缺失下的低假设逻辑回归

    论文提出一种协变量缺失且分布未知(但有界)设定下的逻辑回归参数估计方法,基于带新型单调算子的 Z 估计设计随机逼近算法。在协变量完全随机缺失假设下,该算法计算高效并以参数速率实现可证明的信号恢复,其 ℓ2² 风险由缺失模式刻画且支持异质观测概率。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10(Oct 7)·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct7Oct7Oct7Oct7

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.