論文の概要: Consistent Estimation of Identifiable Nonparametric Mixture Models from Grouped Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07459v1
• Date: Fri, 12 Jun 2020 20:44:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 04:01:51.349021
• Title: Consistent Estimation of Identifiable Nonparametric Mixture Models from Grouped Observations
• Title（参考訳）: 集団観測による同定可能な非パラメトリック混合モデルの一貫性推定
• Authors: Alexander Ritchie, Robert A. Vandermeulen, Clayton Scott
• Abstract要約: この研究は、グループ化された観測から任意の同定可能な混合モデルを一貫して推定するアルゴリズムを提案する。 ペア化された観測のために実践的な実装が提供され、アプローチは既存の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.81435917024983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research has established sufficient conditions for finite mixture models to be identifiable from grouped observations. These conditions allow the mixture components to be nonparametric and have substantial (or even total) overlap. This work proposes an algorithm that consistently estimates any identifiable mixture model from grouped observations. Our analysis leverages an oracle inequality for weighted kernel density estimators of the distribution on groups, together with a general result showing that consistent estimation of the distribution on groups implies consistent estimation of mixture components. A practical implementation is provided for paired observations, and the approach is shown to outperform existing methods, especially when mixture components overlap significantly.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、有限混合モデルが群観測から識別できる十分な条件が確立されている。 これらの条件により、混合成分は非パラメトリックであり、実質的(あるいは全体的)重なりを持つ。 本研究は,グループ化観測から同定可能な混合モデルを一貫して推定するアルゴリズムを提案する。 本解析では,群上の分布の重み付き核密度推定器に対するオラクルの不等式と,群上の分布の一貫した推定が混合成分の一貫した推定を意味することを示した。 ペア化観測のための実践的な実装が提供され、特に混合成分が著しく重なり合う場合、既存の手法よりも優れた方法が示される。

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