論文の概要: Bayesian Boosting for Linear Mixed Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04862v1
- Date: Wed, 9 Jun 2021 07:40:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-10 15:17:03.738109
- Title: Bayesian Boosting for Linear Mixed Models
- Title（参考訳）: 線形混合モデルに対するベイズブースティング
- Authors: Boyao Zhang, Colin Griesbach, Cora Kim, Nadia M\"uller-Voggel,
Elisabeth Bergherr
- Abstract要約: 本稿では,線形混合モデルに対するブースティングとベイジアンを組み合わせた新しい推論手法"BayesBoost"を提案する。
この手法はベイズ推定の欠点を克服し、正確で曖昧なガイドラインを提示する。
新しいアプローチの有効性は、シミュレーションや、神経生理学の分野のデータ例を通して観察することができる。
- 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: Boosting methods are widely used in statistical learning to deal with
high-dimensional data due to their variable selection feature. However, those
methods lack straightforward ways to construct estimators for the precision of
the parameters such as variance or confidence interval, which can be achieved
by conventional statistical methods like Bayesian inference. In this paper, we
propose a new inference method "BayesBoost" that combines boosting and Bayesian
for linear mixed models to make the uncertainty estimation for the random
effects possible on the one hand. On the other hand, the new method overcomes
the shortcomings of Bayesian inference in giving precise and unambiguous
guidelines for the selection of covariates by benefiting from boosting
techniques. The implementation of Bayesian inference leads to the randomness of
model selection criteria like the conditional AIC (cAIC), so we also propose a
cAIC-based model selection criteria that focus on the stabilized regions
instead of the global minimum. The effectiveness of the new approach can be
observed via simulation and in a data example from the field of neurophysiology
focussing on the mechanisms in the brain while listening to unpleasant sounds.
- Abstract（参考訳）: ブースティング法は, 統計的学習において, 変数選択の特徴から高次元データを扱うために広く用いられている。
しかし、これらの手法には、分散や信頼区間などのパラメータの精度を推定する簡単な方法が欠けており、ベイズ推定のような従来の統計手法によって達成できる。
本稿では,線形混合モデルに対するブースティングとベイズモデルを組み合わせた,ランダム効果の不確かさ推定を可能にする新しい推定手法であるbayesboostを提案する。
一方, この手法は, ベイズ推論の欠点を克服し, 強化手法の利点を生かして, 共変量選択の厳密かつ曖昧なガイドラインを提示する。
ベイズ推論の実装は、条件付きAIC(cAIC)のようなモデル選択基準のランダム性をもたらすため、大域的な最小値ではなく安定化された領域に焦点を当てたcAICベースのモデル選択基準も提案する。
この新しいアプローチの有効性は、シミュレーションや、不快な音を聴きながら脳のメカニズムに焦点を当てた神経生理学の分野のデータ例を通して観察することができる。
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