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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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Oct 7, 2026
- 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。
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