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Exact computation of maximum rank correlation estimator

机译:最大秩相关估计器的精确计算

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摘要

In this paper we provide a computation algorithm to get a global solution for the maximum rank correlation estimator using the mixed integer programming (MIP) approach. We construct a new constrained optimization problem by transforming all indicator functions into binary parameters to be estimated and show that it is equivalent to the original problem. We also consider an application of the best subset rank prediction and show that the original optimization problem can be reformulated as MIP. We derive the nonasymptotic bound for the tail probability of the predictive performance measure. We investigate the performance of the MIP algorithm by an empirical example and Monte Carlo simulations.
机译:在本文中,我们提供了一种计算算法,用于使用混合整数编程(MIP)方法来获得最大秩相关估计器的全局解决方案。 通过将所有指示灯函数转换为要估计的二进制参数来构建新的约束优化问题,并显示它相当于原始问题。 我们还考虑了最佳子集排名预测的应用,并表明原始优化问题可以重新重整为MIP。 我们导出了用于预测性能措施的尾部概率的巨大束缚。 我们通过经验示例和蒙特卡罗模拟调查MIP算法的性能。

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