缺失协变量下假设宽松逻辑回归论文发布

研究者 Jyotishka Ray Choudhury 等提交论文（arXiv:2610.07292），提出一种在协变量存在缺失、分布未知时的逻辑回归参数估计方法，基于 Z-estimation 与一种新型单调算子做随机逼近。论文称，在协变量完全随机缺失假设下，该方法能达到参数速率下的信号恢复，计算高效，并刻画了估计量的 ℓ₂² 风险与缺失模式的关系。 论文还给出信息论下界，称这种依赖在极小极大意义下是本质的；并称该方法始终优于只使用完整样本、忽略缺失数据的估计器。以上为该论文自身结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。