論文の概要: Online Statistical Inference for Stochastic Optimization via
Kiefer-Wolfowitz Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03389v5
- Date: Sun, 10 Dec 2023 02:13:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 03:54:50.455291
- Title: Online Statistical Inference for Stochastic Optimization via
Kiefer-Wolfowitz Methods
- Title（参考訳）: kiefer-wolfowitz法による確率最適化のオンライン統計推論
- Authors: Xi Chen, Zehua Lai, He Li, Yichen Zhang
- Abstract要約: The distribution for the Polyak-Ruppert-averaging type Kiefer-Wolfowitz (AKW) estimators。
分布結果は、統計効率と関数クエリの複雑さのトレードオフを反映している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.890430804063705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigates the problem of online statistical inference of model
parameters in stochastic optimization problems via the Kiefer-Wolfowitz
algorithm with random search directions. We first present the asymptotic
distribution for the Polyak-Ruppert-averaging type Kiefer-Wolfowitz (AKW)
estimators, whose asymptotic covariance matrices depend on the distribution of
search directions and the function-value query complexity. The distributional
result reflects the trade-off between statistical efficiency and function query
complexity. We further analyze the choice of random search directions to
minimize certain summary statistics of the asymptotic covariance matrix. Based
on the asymptotic distribution, we conduct online statistical inference by
providing two construction procedures of valid confidence intervals.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダム探索方向を持つkiefer-wolfowitzアルゴリズムを用いて,確率最適化問題におけるモデルパラメータのオンライン統計量推定の問題について検討する。
まず, 漸近共分散行列が探索方向の分布と関数-値問合せの複雑性に依存するポリak-ruppert平均型kiefer-wolfowitz (akw) 推定器の漸近分布を示す。
分布結果は、統計効率と関数クエリの複雑さのトレードオフを反映している。
さらに,ランダム探索方向の選択を解析し,漸近共分散行列のある種の要約統計を最小化する。
漸近分布に基づいて,有効信頼区間の2つの構成手順を提供することにより,オンライン統計推定を行う。
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