論文の概要: A Framework for Sample Efficient Interval Estimation with Control
Variates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10287v1
- Date: Thu, 18 Jun 2020 05:42:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 12:42:42.623756
- Title: A Framework for Sample Efficient Interval Estimation with Control
Variates
- Title（参考訳）: 制御変数を用いた高効率区間推定のためのフレームワーク
- Authors: Shengjia Zhao, Christopher Yeh, Stefano Ermon
- Abstract要約: 確率変数の平均に対して信頼区間を推定する問題を考察する。
ある条件下では、既存の推定アルゴリズムと比較して効率が向上している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.32811054797148
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the problem of estimating confidence intervals for the mean of a
random variable, where the goal is to produce the smallest possible interval
for a given number of samples. While minimax optimal algorithms are known for
this problem in the general case, improved performance is possible under
additional assumptions. In particular, we design an estimation algorithm to
take advantage of side information in the form of a control variate, leveraging
order statistics. Under certain conditions on the quality of the control
variates, we show improved asymptotic efficiency compared to existing
estimation algorithms. Empirically, we demonstrate superior performance on
several real world surveying and estimation tasks where we use the output of
regression models as the control variates.
- Abstract（参考訳）: 確率変数の平均に対する信頼区間を推定する問題は、与えられたサンプル数に対して最小限の信頼区間を生成することである。
minimaxの最適アルゴリズムは一般的な場合ではこの問題で知られているが、追加の仮定の下では性能改善が可能である。
特に,制御変数の形式で側情報を利用するための推定アルゴリズムを設計し,順序統計を利用した。
制御品質の一定の条件下では,既存の推定アルゴリズムと比較して漸近効率が向上した。
実験では,回帰モデルの出力を制御変数として利用する実世界調査および推定タスクにおいて,優れた性能を示す。
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