Vi härleder lņ konvergensen samtidigt för Lasso och Dantzig estimatorer i en högdimensionell linjär regression modell under ett ömsesidigt koherens antagande på grammatrisen av konstruktionen och två olika antaganden om buller: Gaussian buller och allmänt buller med ändlig varians. Då bevisar vi att samtidigt de tröskelerade Lasso och Dantzig estimatorer med ett korrekt val av tröskeln har en teckenkoncentration egenskap förutsatt att icke-noll komponenter i målet vektorn är inte alltför små.
Slutligen studerade Lounici REF felkonvergensen för Lasso och Dantzig estimatorer.
Sup-norm convergence rate and sign concentration property of Lasso and Dantzig estimators
{'venue': 'Electronic Journal of Statistics 2008, Vol. 2, 90-102', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}