論文の概要: Monte Carlo simulation studies on Python using the sstudy package with
SQL databases as storage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14479v3
- Date: Mon, 20 Jul 2020 12:49:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 06:15:49.495202
- Title: Monte Carlo simulation studies on Python using the sstudy package with
SQL databases as storage
- Title（参考訳）: Monte Carlo シミュレーションによる SQL データベースをストレージとした sstudy パッケージを用いた Python のシミュレーション
- Authors: Marco H A In\'acio
- Abstract要約: sstudyは、シミュレーション研究の準備を簡単にするために設計されたPythonパッケージである。
そこで本研究では,シミュレーション研究の手順を統計的に簡潔に記述し,推定対象を簡易に説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Performance assessment is a key issue in the process of proposing new machine
learning/statistical estimators. A possible method to complete such task is by
using simulation studies, which can be defined as the procedure of estimating
and comparing properties (such as predictive power) of estimators (and other
statistics) by averaging over many replications given a true distribution;
i.e.: generating a dataset, fitting the estimator, calculating and storing the
predictive power, and then repeating the procedure many times and finally
averaging over the stored predictive powers. Given that, in this paper, we
present sstudy: a Python package designed to simplify the preparation of
simulation studies using SQL database engines as the storage system; more
specifically, we present its basic features, usage examples and references to
the its documentation. We also present a short statistical description of the
simulation study procedure with a simplified explanation of what is being
estimated by it, as well as some examples of applications.
- Abstract（参考訳）: パフォーマンスアセスメントは、新しい機械学習/統計推定器を提案するプロセスにおける重要な問題である。
そのようなタスクを完了するための可能な方法は、真の分布が与えられた多くの複製を平均化することで、推定器(および他の統計)の特性(予測力など)を推定・比較する手順として、シミュレーション研究を用いて定義できる。
本稿では,ストレージシステムとしてsqlデータベースエンジンを用いたシミュレーション研究の簡易化を目的としたpythonパッケージであるsstudyについて述べる。
また,シミュレーション研究の手順を統計的に簡潔に記述し,それによる推定を簡易に説明するとともに,いくつかの応用例を示す。
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