ノイズデータを用いた正準相関回帰

本論文は、ノイズの多い共変量と計器変数を持つデータ豊富な環境における線形モデルの推定という問題に取り組んでいます。これは、計量経済学や因果推論などの分野でよくある課題です。主な貢献は、正準相関分析（CCA）とスペクトル正則化に基づく推定器を提案し、分析している点にあります。推定誤差の上限と下限を含む理論的分析は、この方法の性能に関する保証を提供する点で重要です。正則化技術に関する実践的なガイダンスも、実務者にとって価値があります。