English(EN) Beyond Maximum Likelihood: Variational Inequality Estimation for Generalized Linear Models

提出广义线性模型的新变分不等式估计框架

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 05:00

提出了一种基于变分不等式（VI）的新统计估计框架，用于广义线性模型（GLM）。这种VI方法为传统的最大似然估计（MLE）提供了一种替代方案，特别适用于具有非标准、非光滑或饱和连接函数的模型，在这些模型中MLE可能面临计算挑战。VI框架提供了理论保证，包括有限样本误差界和渐近正态性，并在数值实验中显示出具有竞争力的估计精度和更快的收敛速度，尤其适用于具有复杂连接函数的GLM和广义可加模型（GAM）。 AI

影响这项研究引入了一种新颖的统计估计技术，可以增强复杂数据集的建模能力，并可能影响依赖于稳健统计基础的AI应用。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Linglingzhi Zhu, Jonghyeok Lee, Yao Xie · 2026-11-06 05:00

超越最大似然：广义线性模型的变分不等式估计

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