論文の概要: Three-quarter Sibling Regression for Denoising Observational Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00074v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 21:18:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 16:57:02.350808
• Title: Three-quarter Sibling Regression for Denoising Observational Data
• Title（参考訳）: 観測データの3/4リグレッション
• Authors: Shiv Shankar, Daniel Sheldon, Tao Sun, John Pickering, and Thomas G. Dietterich
• Abstract要約: 半兄弟回帰」は、複数の独立確率変数の測定における系統的誤りを検出・訂正することができる。 一般的な原因によって制御される種数のモデリングを含む多くの状況には適用されない。 この制限を部分的に克服するために,「3/4兄弟回帰」と呼ばれる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.91564825369108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many ecological studies and conservation policies are based on field observations of species, which can be affected by systematic variability introduced by the observation process. A recently introduced causal modeling technique called 'half-sibling regression' can detect and correct for systematic errors in measurements of multiple independent random variables. However, it will remove intrinsic variability if the variables are dependent, and therefore does not apply to many situations, including modeling of species counts that are controlled by common causes. We present a technique called 'three-quarter sibling regression' to partially overcome this limitation. It can filter the effect of systematic noise when the latent variables have observed common causes. We provide theoretical justification of this approach, demonstrate its effectiveness on synthetic data, and show that it reduces systematic detection variability due to moon brightness in moth surveys.
• Abstract（参考訳）: 多くの生態学的研究と保全政策は、観察プロセスによってもたらされた系統的変動の影響を受けうる種の現地観測に基づいている。 最近導入された「半兄弟回帰」と呼ばれる因果モデリング技術は、複数の独立した確率変数の測定における系統的誤りを検出し、訂正することができる。 しかし、変数が依存している場合、本質的な変数は排除されるため、共通の原因によって制御される種数のモデリングを含む多くの状況には適用されない。 この制限を部分的に克服する「3/4兄弟回帰」手法を提案する。 潜在変数が共通の原因を観測した場合、系統的なノイズの影響をフィルターすることができる。 本手法を理論的に正当化し, 合成データに有効性を示すとともに, 月の明るさによる系統的な検出変動を低減できることを示す。

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