論文の概要: Modelling Heterogeneity Using Bayesian Structured Sparsity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15919v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 19:54:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:33:56.127274
• Title: Modelling Heterogeneity Using Bayesian Structured Sparsity
• Title（参考訳）: ベイズ構造スパルシティを用いた不均質性モデリング
• Authors: Max Goplerud
• Abstract要約: 観察間で異なる変数の効果を推定する方法は、政治科学において重要な問題です。 本稿では,複雑な現象(同様の現象を離散群に展開する観測)を回帰分析に組み込む共通の方法を提案する。
• 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: How to estimate heterogeneity, e.g. the effect of some variable differing across observations, is a key question in political science. Methods for doing so make simplifying assumptions about the underlying nature of the heterogeneity to draw reliable inferences. This paper allows a common way of simplifying complex phenomenon (placing observations with similar effects into discrete groups) to be integrated into regression analysis. The framework allows researchers to (i) use their prior knowledge to guide which groups are permissible and (ii) appropriately quantify uncertainty. The paper does this by extending work on "structured sparsity" from a traditional penalized likelihood approach to a Bayesian one by deriving new theoretical results and inferential techniques. It shows that this method outperforms state-of-the-art methods for estimating heterogeneous effects when the underlying heterogeneity is grouped and more effectively identifies groups of observations with different effects in observational data.
• Abstract（参考訳）: 異質性をどのように見積もるか、例えば 観察によって異なる変数の効果は 政治科学において重要な問題です そうする方法は、不均一性の基礎となる性質に関する仮定を単純化し、信頼できる推論を引き出す。 本稿では,複雑な現象(同様の現象を離散群に展開する観測)を回帰分析に組み込む共通の方法を提案する。 この枠組みにより、研究者は(i)どのグループが許容可能か、(ii)不確実性を適切に定量化するために、事前の知識を利用することができる。 論文は、従来のペナル化可能性アプローチからベイズ的アプローチへの「構造化された空間性」の研究を、新しい理論的結果と推論技術から導出した。 本手法は, 基礎となる異種性がグループ化されている場合の異種効果を推定するための最先端手法よりも優れており, 観測データに異なる効果を持つ観測群をより効果的に同定できることを示す。

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