論文の概要: Uncertainty Quantification for Inferring Hawkes Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07506v2
• Date: Wed, 28 Oct 2020 16:24:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 04:01:22.456651
• Title: Uncertainty Quantification for Inferring Hawkes Networks
• Title（参考訳）: 推定ホークスネットワークの不確かさの定量化
• Authors: Haoyun Wang, Liyan Xie, Alex Cuozzo, Simon Mak, Yao Xie
• Abstract要約: ネットワークデータからノード間の因果関係を学習するための統計的推論フレームワークを開発した。 ネットワークホークス過程の最大推定値に対する不確かさの定量化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.283258096829146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate Hawkes processes are commonly used to model streaming networked event data in a wide variety of applications. However, it remains a challenge to extract reliable inference from complex datasets with uncertainty quantification. Aiming towards this, we develop a statistical inference framework to learn causal relationships between nodes from networked data, where the underlying directed graph implies Granger causality. We provide uncertainty quantification for the maximum likelihood estimate of the network multivariate Hawkes process by providing a non-asymptotic confidence set. The main technique is based on the concentration inequalities of continuous-time martingales. We compare our method to the previously-derived asymptotic Hawkes process confidence interval, and demonstrate the strengths of our method in an application to neuronal connectivity reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 多変量ホークスプロセスは、様々なアプリケーションでストリーミングされたイベントデータをモデル化するために一般的に使用される。 しかし、不確実性定量化を伴う複雑なデータセットから信頼できる推論を抽出することは依然として課題である。 そこで我々は,対象とする有向グラフがグランガー因果関係を意味するネットワークデータからノード間の因果関係を学習するための統計的推論フレームワークを開発した。 非漸近的信頼セットを提供することにより、ネットワーク多変量ホークス過程の最大推定値の不確かさを定量化する。 主な手法は連続時間マルティンゲールの濃度不等式に基づいている。 提案手法を,前述した漸近性ホークスプロセスの信頼区間と比較し,ニューロン接続再構築への応用における手法の強みを示す。

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