論文の概要: Testing Goodness of Fit of Conditional Density Models with Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10271v2
• Date: Tue, 30 Jun 2020 15:27:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 03:28:49.792387
• Title: Testing Goodness of Fit of Conditional Density Models with Kernels
• Title（参考訳）: 核を用いた条件密度モデルの適合性の検証
• Authors: Wittawat Jitkrittum, Heishiro Kanagawa, Bernhard Sch\"olkopf
• Abstract要約: 条件分布に適合する2つの非パラメトリック統計テストを提案する。 私たちのテストは、任意の固定された代替条件モデルに対して一貫性があることを示します。 ニューヨーク市のタクシー降車場所の分布をモデル化する作業において,テストの解釈可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.003516725803774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose two nonparametric statistical tests of goodness of fit for conditional distributions: given a conditional probability density function $p(y|x)$ and a joint sample, decide whether the sample is drawn from $p(y|x)r_x(x)$ for some density $r_x$. Our tests, formulated with a Stein operator, can be applied to any differentiable conditional density model, and require no knowledge of the normalizing constant. We show that 1) our tests are consistent against any fixed alternative conditional model; 2) the statistics can be estimated easily, requiring no density estimation as an intermediate step; and 3) our second test offers an interpretable test result providing insight on where the conditional model does not fit well in the domain of the covariate. We demonstrate the interpretability of our test on a task of modeling the distribution of New York City's taxi drop-off location given a pick-up point. To our knowledge, our work is the first to propose such conditional goodness-of-fit tests that simultaneously have all these desirable properties.
• Abstract（参考訳）: 条件付き確率密度関数 $p(y|x)$ とジョイントサンプルを与えられたとき、ある密度 $p(y|x)r_x$ に対してサンプルが$p(y|x)r_x(x)$ から引き出されたかどうかを判定する。 我々のテストはスタイン作用素で定式化され、任意の微分可能な条件密度モデルに適用でき、正規化定数の知識は不要である。 私たちはそれを示します 1) 我々のテストは、任意の固定された代替条件モデルと一致している。 2) 統計は,中間段階として密度推定を必要とせず,容易に見積もることができる。 3)2つ目のテストでは,条件モデルが共変量領域に適合しない点について,解釈可能なテスト結果を提供する。 ニューヨーク市のタクシーの降車位置の分布をピックアップポイントとしてモデル化する作業において,テストの解釈可能性を示す。 我々の知る限り、これらの望ましい性質を全て同時に備えた条件付き適合性テストを提案するのは、我々の研究が初めてである。

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