論文の概要: Approximate Cross-validated Mean Estimates for Bayesian Hierarchical Regression Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14238v3
• Date: Thu, 18 Jan 2024 00:57:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 21:14:43.892391
• Title: Approximate Cross-validated Mean Estimates for Bayesian Hierarchical Regression Models
• Title（参考訳）: ベイズ階層回帰モデルに対する近似交叉平均推定
• Authors: Amy X. Zhang, Le Bao, Changcheng Li, Michael J. Daniels
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ階層回帰モデルに対するクロスバリデーション予測手法を提案する。 理論的な結果を提供し、その効果を公開データやシミュレーションで実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.455546102930911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel procedure for obtaining cross-validated predictive estimates for Bayesian hierarchical regression models (BHRMs). Bayesian hierarchical models are popular for their ability to model complex dependence structures and provide probabilistic uncertainty estimates, but can be computationally expensive to run. Cross-validation (CV) is therefore not a common practice to evaluate the predictive performance of BHRMs. Our method circumvents the need to re-run computationally costly estimation methods for each cross-validation fold and makes CV more feasible for large BHRMs. By conditioning on the variance-covariance parameters, we shift the CV problem from probability-based sampling to a simple and familiar optimization problem. In many cases, this produces estimates which are equivalent to full CV. We provide theoretical results and demonstrate its efficacy on publicly available data and in simulations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズ階層回帰モデル(BHRM)のクロスバリデーション予測手法を提案する。 ベイズ階層モデルは、複雑な依存構造をモデル化し確率論的不確実性推定を提供する能力で人気があるが、実行には計算コストがかかる。 したがって、BHRMの予測性能を評価するためのクロスバリデーション(CV)は一般的ではない。 提案手法は,各クロスバリデーション・フォールドに対する計算コスト推定手法の再実行を回避し,大規模BHRMに対してCVをより実現可能にする。 差分共分散パラメータを条件に、CV問題を確率に基づくサンプリングから、単純で親しみやすい最適化問題にシフトする。 多くの場合、これは完全なCVに相当する見積もりを生成する。 理論的な結果を提供し,公開データやシミュレーションでの有効性を実証する。

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