論文の概要: Nonparametric Estimation in the Dynamic Bradley-Terry Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00083v1
• Date: Fri, 28 Feb 2020 21:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 02:50:20.789476
• Title: Nonparametric Estimation in the Dynamic Bradley-Terry Model
• Title（参考訳）: 動的ブラッドリー・テリーモデルにおける非パラメトリック推定
• Authors: Heejong Bong, Wanshan Li, Shamindra Shrotriya, Alessandro Rinaldo
• Abstract要約: カーネルのスムース化に依存する新しい推定器を開発し、時間とともにペア比較を前処理する。 モデルに依存しない設定における推定誤差と余剰リスクの両方について時間変化のオラクル境界を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.70604365861121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a time-varying generalization of the Bradley-Terry model that allows for nonparametric modeling of dynamic global rankings of distinct teams. We develop a novel estimator that relies on kernel smoothing to pre-process the pairwise comparisons over time and is applicable in sparse settings where the Bradley-Terry may not be fit. We obtain necessary and sufficient conditions for the existence and uniqueness of our estimator. We also derive time-varying oracle bounds for both the estimation error and the excess risk in the model-agnostic setting where the Bradley-Terry model is not necessarily the true data generating process. We thoroughly test the practical effectiveness of our model using both simulated and real world data and suggest an efficient data-driven approach for bandwidth tuning.
• Abstract（参考訳）: 異なるチームの動的グローバルランキングの非パラメトリックモデリングを可能にするBradley-Terryモデルの時変一般化を提案する。 カーネルの平滑化を利用してペア比較を時間とともに前処理し,Bradley-Terry が適合しないスパース設定に適用できる新しい推定器を開発した。 我々は、推定器の存在と一意性に必要かつ十分な条件を得る。 また,bradley-terryモデルが必ずしも真のデータ生成プロセスではないようなモデル非依存設定において,推定誤差と過剰リスクの両方に対して,oracleの時間的制約を導出する。 シミュレーションデータと実世界データの両方を用いて,本モデルの有効性を徹底的に検証し,帯域調整のための効率的なデータ駆動アプローチを提案する。

関連論文リスト

• HyperImpute: Generalized Iterative Imputation with Automatic Model Selection [77.86861638371926]
  カラムワイズモデルを適応的かつ自動的に構成するための一般化反復計算フレームワークを提案する。 既製の学習者,シミュレータ,インターフェースを備えた具体的な実装を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T19:10:35Z)
• Model-based micro-data reinforcement learning: what are the crucial model properties and which model to choose? [0.2836066255205732]
  我々は,マイクロデータモデルに基づく強化学習(MBRL)に寄与する。 マルチモーダルな後続予測を必要とする環境では、混合密度ネットは他のモデルよりも大きなマージンで優れていることがわかった。 また、決定論的モデルは同等であり、実際、確率論的モデルよりも一貫して(非目立ったことではないが)優れていることも見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-24T11:38:25Z)
• Evaluating State-of-the-Art Classification Models Against Bayes Optimality [106.50867011164584]
  正規化フローを用いて学習した生成モデルのベイズ誤差を正確に計算できることを示す。 われわれの手法を用いて、最先端の分類モデルについて徹底的な調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T06:21:20Z)
• Time-Series Imputation with Wasserstein Interpolation for Optimal Look-Ahead-Bias and Variance Tradeoff [66.59869239999459]
  ファイナンスでは、ポートフォリオ最適化モデルをトレーニングする前に、損失の計算を適用することができる。 インキュベーションのために全データセットを使用するルックアヘッドバイアスと、トレーニングデータのみを使用することによるインキュベーションの大きなばらつきとの間には、本質的にトレードオフがある。 提案手法は,提案法における差分とルックアヘッドバイアスのトレードオフを最適に制御するベイズ後部コンセンサス分布である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T09:05:35Z)
• Anomaly Detection of Time Series with Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder [59.69303945834122]
  Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder (SISVAE) モデルを提案する。 我々のモデルは、フレキシブルニューラルネットワークを用いて各タイムスタンプの平均と分散をパラメータ化する。 合成データセットと公開実世界のベンチマークの両方において,本モデルの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T06:15:15Z)
• Model-based Policy Optimization with Unsupervised Model Adaptation [37.09948645461043]
  本研究では,不正確なモデル推定による実データとシミュレーションデータのギャップを埋めて,より良いポリシ最適化を実現する方法について検討する。 本稿では,教師なしモデル適応を導入したモデルベース強化学習フレームワークAMPOを提案する。 提案手法は,一連の連続制御ベンチマークタスクにおけるサンプル効率の観点から,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T14:19:42Z)
• Control as Hybrid Inference [62.997667081978825]
  本稿では、反復推論と償却推論のバランスを自然に仲介するCHIの実装について述べる。 連続的な制御ベンチマークでアルゴリズムのスケーラビリティを検証し、強力なモデルフリーおよびモデルベースラインを上回る性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-11T19:44:09Z)
• Amortized Bayesian model comparison with evidential deep learning [0.12314765641075436]
  本稿では,専門的なディープラーニングアーキテクチャを用いたベイズモデルの比較手法を提案する。 提案手法は純粋にシミュレーションベースであり,観測された各データセットに対して,すべての代替モデルを明示的に適合させるステップを回避している。 提案手法は,本研究で検討した事例に対して,精度,キャリブレーション,効率の点で優れた結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-22T15:15:46Z)
• Sequential Bayesian Experimental Design for Implicit Models via Mutual Information [12.68659360172393]
  自然科学と医学科学に特に興味を持つモデルのクラスは暗黙のモデルである。 モデルパラメータとシミュレーションデータ間の相互情報(MI)を実用関数として用いたパラメータ推定のための新しい逐次設計フレームワークを考案する。 我々のフレームワークは、テストされた様々な暗黙のモデルに対して効率的であることが分かり、数回の反復で正確なパラメータ推定が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-20T16:52:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。