論文の概要: A Robust Functional EM Algorithm for Incomplete Panel Count Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01169v3
- Date: Sat, 20 Jun 2020 02:34:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 04:48:39.782057
- Title: A Robust Functional EM Algorithm for Incomplete Panel Count Data
- Title（参考訳）: 不完全パネル数データに対するロバスト関数EMアルゴリズム
- Authors: Alexander Moreno, Zhenke Wu, Jamie Yap, David Wetter, Cho Lam, Inbal
Nahum-Shani, Walter Dempsey, James M. Rehg
- Abstract要約: 完全無作為な仮定(MCAR)の下での数え上げ過程の平均関数を推定する機能的EMアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、いくつかの一般的なパネル数推定手法をラップし、不完全数にシームレスに対処し、ポアソン過程の仮定の誤特定に頑健である。
本稿では, 数値実験による提案アルゴリズムの有用性と喫煙停止データの解析について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.07942227228014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Panel count data describes aggregated counts of recurrent events observed at
discrete time points. To understand dynamics of health behaviors, the field of
quantitative behavioral research has evolved to increasingly rely upon panel
count data collected via multiple self reports, for example, about frequencies
of smoking using in-the-moment surveys on mobile devices. However, missing
reports are common and present a major barrier to downstream statistical
learning. As a first step, under a missing completely at random assumption
(MCAR), we propose a simple yet widely applicable functional EM algorithm to
estimate the counting process mean function, which is of central interest to
behavioral scientists. The proposed approach wraps several popular panel count
inference methods, seamlessly deals with incomplete counts and is robust to
misspecification of the Poisson process assumption. Theoretical analysis of the
proposed algorithm provides finite-sample guarantees by expanding parametric EM
theory to our general non-parametric setting. We illustrate the utility of the
proposed algorithm through numerical experiments and an analysis of smoking
cessation data. We also discuss useful extensions to address deviations from
the MCAR assumption and covariate effects.
- Abstract（参考訳）: パネルカウントデータは、離散時間ポイントで観測された繰り返しイベントの集計数を記述する。
健康行動のダイナミクスを理解するために、定量的行動研究の分野は、例えばモバイル機器のモーメント内調査を用いた喫煙頻度など、複数のセルフレポートを通じて収集されたパネル数データにますます依存するようになった。
しかし、報告の欠如は一般的であり、ダウンストリーム統計学習の大きな障壁となっている。
最初のステップとして、完全にランダムな仮定(MCAR)を欠いた状態で、計算過程の平均関数を推定するために、単純だが広く適用可能な関数EMアルゴリズムを提案する。
提案手法は、不完全数をシームレスに処理し、ポアソン過程の仮定の誤特定に頑健な、いくつかの一般的なパネルカウント推論手法を包含する。
提案アルゴリズムの理論的解析は、パラメトリックEM理論を一般の非パラメトリック設定に拡張することで有限サンプル保証を提供する。
本稿では, 数値実験による提案アルゴリズムの有用性と喫煙停止データの解析について述べる。
また、MCARの仮定と共変量の影響から逸脱する問題に対処するための有用な拡張についても論じる。
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