摘要翻译：
我们给出了研究正则化估计量的一般框架；这样的估计器普遍存在于“插件”类型的估计器定义不清或行为不佳的估计问题中。在此框架内，我们在本原条件下得到了一致性和渐近线性性质的推广。我们还提供了数据驱动的方法来选择调优参数，在某些条件下，这些参数可以实现上述属性。我们通过展示广泛的应用来说明我们的方法的范围。
---
英文标题：
《Towards a General Large Sample Theory for Regularized Estimators》
---
作者：
Michael Jansson and Demian Pouzo
---
最新提交年份：
2020
---
分类信息：

一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计：例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
--
一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
--
一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近，贝叶斯推论，决策理论，估计，基础，推论，检验。
--

---
英文摘要：
  We present a general framework for studying regularized estimators; such estimators are pervasive in estimation problems wherein "plug-in" type estimators are either ill-defined or ill-behaved. Within this framework, we derive, under primitive conditions, consistency and a generalization of the asymptotic linearity property. We also provide data-driven methods for choosing tuning parameters that, under some conditions, achieve the aforementioned properties. We illustrate the scope of our approach by presenting a wide range of applications.
---
PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1712.07248