論文の概要: Sparse Covariance Estimation in Logit Mixture Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05034v1
• Date: Tue, 14 Jan 2020 20:19:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 13:28:32.799091
• Title: Sparse Covariance Estimation in Logit Mixture Models
• Title（参考訳）: ロジット混合モデルにおけるスパース共分散推定
• Authors: Youssef M Aboutaleb, Mazen Danaf, Yifei Xie, and Moshe Ben-Akiva
• Abstract要約: 本稿では,ロジット混合モデルにおけるランダム係数のスパース共分散行列を推定するための新しいデータ駆動手法を提案する。 我々の目的は、共分散を推定する相関係数の最適部分集合を見つけることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new data-driven methodology for estimating sparse covariance matrices of the random coefficients in logit mixture models. Researchers typically specify covariance matrices in logit mixture models under one of two extreme assumptions: either an unrestricted full covariance matrix (allowing correlations between all random coefficients), or a restricted diagonal matrix (allowing no correlations at all). Our objective is to find optimal subsets of correlated coefficients for which we estimate covariances. We propose a new estimator, called MISC, that uses a mixed-integer optimization (MIO) program to find an optimal block diagonal structure specification for the covariance matrix, corresponding to subsets of correlated coefficients, for any desired sparsity level using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) posterior draws from the unrestricted full covariance matrix. The optimal sparsity level of the covariance matrix is determined using out-of-sample validation. We demonstrate the ability of MISC to correctly recover the true covariance structure from synthetic data. In an empirical illustration using a stated preference survey on modes of transportation, we use MISC to obtain a sparse covariance matrix indicating how preferences for attributes are related to one another.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロジット混合モデルにおけるランダム係数のスパース共分散行列を推定するための新しいデータ駆動手法を提案する。 研究者はロジット混合モデルにおいて、非制限完全共分散行列(すべてのランダム係数間の相関を許す)または制限対角行列(全く相関を許さない)という2つの極端な仮定の下で共分散行列を指定するのが一般的である。 我々の目的は、共分散を推定する相関係数の最適部分集合を見つけることである。 マルコフ連鎖モンテカルロ(mcmc)を非制限完全共分散行列から後方引き出すことにより,任意の所望のスパーシティレベルに対して相関係数のサブセットに対応する共分散行列の最適ブロック対角構造仕様を求めるために,misc(mixed-integer optimization)プログラムを用いた新しい推定器を提案する。 共分散行列の最適スパーシリティレベルは、サンプル外検証を用いて決定される。 合成データから真の共分散構造を正確に復元するMISCの能力を実証する。 移動モードに関する所定の選好調査を用いた経験的な例では、miscを用いて属性の選好が相互にどのように関連しているかを示すスパース共分散行列を得る。

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