Vi föreslår ett förfarande för att bygga en gles uppskattning av en multivariat regressionskoefficientmatris som står för korrelationen av responsvariablerna. Denna metod, som vi kallar multivariat regression med kovariansuppskattning (MRCE), innebär bestraffad sannolikhet med samtidig uppskattning av regressionskoefficienterna och kovariansstrukturen. En effektiv optimeringsalgoritm och en snabb approximation utvecklas för beräkning av MRCE. Med hjälp av simuleringsstudier visar vi att den föreslagna metoden överträffar relevanta konkurrenter när svaren är starkt korrelerade. Vi tillämpar också den nya metoden på ett finansiellt exempel på förutsägelse av tillgångsavkastning.
MRCE-metoden REF gör samtidigt den glesa uppskattningen av koefficientmatris och kovariansstruktur genom att optimera den bestraffade sannolikheten.
Sparse multivariate regression with covariance estimation
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}