論文の概要: Adaptive Sampling for Estimating Distributions: A Bayesian Upper Confidence Bound Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04137v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 00:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 04:00:38.402715
• Title: Adaptive Sampling for Estimating Distributions: A Bayesian Upper Confidence Bound Approach
• Title（参考訳）: 分布推定のための適応サンプリング:ベイズ的上部信頼境界アプローチ
• Authors: Dhruva Kartik, Neeraj Sood, Urbashi Mitra, Tara Javidi
• Abstract要約: 既存の高信頼境界(UCB)ベースのアプローチのベイズ多様体が提案される。 ロサンゼルス郡のセロプレバレンス調査から得られたデータを用いて,この戦略の有効性を考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.76846526324949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of adaptive sampling for estimating probability mass functions (pmf) uniformly well is considered. Performance of the sampling strategy is measured in terms of the worst-case mean squared error. A Bayesian variant of the existing upper confidence bound (UCB) based approaches is proposed. It is shown analytically that the performance of this Bayesian variant is no worse than the existing approaches. The posterior distribution on the pmfs in the Bayesian setting allows for a tighter computation of upper confidence bounds which leads to significant performance gains in practice. Using this approach, adaptive sampling protocols are proposed for estimating SARS-CoV-2 seroprevalence in various groups such as location and ethnicity. The effectiveness of this strategy is discussed using data obtained from a seroprevalence survey in Los Angeles county.
• Abstract（参考訳）: 確率質量関数(pmf)を均一に推定するための適応サンプリングの問題点を考察する。 サンプリング戦略の性能は、最悪のケースの平均2乗誤差の観点から測定する。 既存の上信頼境界(UCB)に基づくアプローチのベイズ変種を提案する。 解析学的に、このベイズ変種の性能は既存のアプローチよりも悪いものではないことが示されている。 ベイジアン設定におけるpmfsの後方分布は、高信頼境界のより厳密な計算を可能にし、実際に顕著な性能向上をもたらす。 この手法を用いて,SARS-CoV-2セロプレバレンスを位置や民族など様々なグループで推定するための適応サンプリングプロトコルを提案する。 ロサンゼルス郡のセロプレバレンス調査から得られたデータを用いて,この戦略の有効性を考察した。

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