Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating a Directed Tree for Extremes

論文の概要: Estimating a Directed Tree for Extremes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06197v4
Date: Wed, 27 Dec 2023 11:12:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-31 16:47:21.835385
Title: Estimating a Directed Tree for Extremes
Title（参考訳）: エクストリームのための方向木の推定
Authors: Ngoc Mai Tran and Johannes Buck and Claudia Kl\"uppelberg
Abstract要約: 極端データからルート指向スパンニングツリーを推定する新しい手法を提案する。顕著な例は川のネットワークであり、一組の駅で測定された極端な流れから発見される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a new method to estimate a root-directed spanning tree from extreme data. A prominent example is a river network, to be discovered from extreme flow measured at a set of stations. Our new algorithm utilizes qualitative aspects of a max-linear Bayesian network, which has been designed for modelling causality in extremes. The algorithm estimates bivariate scores and returns a root-directed spanning tree. It performs extremely well on benchmark data and new data. We prove that the new estimator is consistent under a max-linear Bayesian network model with noise. We also assess its strengths and limitations in a small simulation study.
Abstract（参考訳）: 極端データからルート指向スパンディングツリーを推定する新しい手法を提案する。顕著な例は川のネットワークであり、一連の駅で測定された極端な流れから発見される。我々の新しいアルゴリズムは、極端に因果関係をモデル化するために設計された最大線形ベイズネットワークの定性的側面を利用する。アルゴリズムは双変量スコアを推定し、ルート指向スパンディングツリーを返す。ベンチマークデータと新しいデータで非常によく機能します。新しい推定器は雑音を伴う最大線形ベイズネットワークモデルの下で一貫したものであることを示す。また,その強みと限界を小さなシミュレーション研究で評価する。

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