論文の概要: Generalised Kernel Stein Discrepancy(GKSD): A Unifying Approach for Non-parametric Goodness-of-fit Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12105v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 00:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 01:28:52.106627
• Title: Generalised Kernel Stein Discrepancy(GKSD): A Unifying Approach for Non-parametric Goodness-of-fit Testing
• Title（参考訳）: GKSD(Generalized Kernel Stein Discrepancy) : 非パラメトリックグッドネス・オブ・フィットテストのための統一的アプローチ
• Authors: Wenkai Xu
• Abstract要約: KSD(Non-parametric Goodness-of-fit testing procedure)は、一般的な非正規分布を検証するための有望なアプローチである。 我々は,KSDに基づく適合性テストの実行において,異なるStein演算子を理論的に比較・解釈するための統一フレームワークである一般化カーネルSteindisrepancy(GKSD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.885020100736158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-parametric goodness-of-fit testing procedures based on kernel Stein discrepancies (KSD) are promising approaches to validate general unnormalised distributions in various scenarios. Existing works have focused on studying optimal kernel choices to boost test performances. However, the Stein operators are generally non-unique, while different choices of Stein operators can also have considerable effect on the test performances. In this work, we propose a unifying framework, the generalised kernel Stein discrepancy (GKSD), to theoretically compare and interpret different Stein operators in performing the KSD-based goodness-of-fit tests. We derive explicitly that how the proposed GKSD framework generalises existing Stein operators and their corresponding tests. In addition, we show thatGKSD framework can be used as a guide to develop kernel-based non-parametric goodness-of-fit tests for complex new data scenarios, e.g. truncated distributions or compositional data. Experimental results demonstrate that the proposed tests control type-I error well and achieve higher test power than existing approaches, including the test based on maximum-mean-discrepancy (MMD).
• Abstract（参考訳）: kernel stein discrepancies (ksd)に基づく非パラメトリックな適合性テスト手順は、様々なシナリオにおける一般的な非正規化分布を検証するための有望なアプローチである。 既存の研究は、テスト性能を高めるために最適なカーネルの選択を研究することに重点を置いている。 しかし、スタイン作用素は一般に普遍的ではないが、スタイン作用素の異なる選択はテスト性能にかなりの影響を及ぼす。 そこで本研究では,KSDに基づく適合性テストの実行において,異なるStein演算子を理論的に比較・解釈する汎用カーネルStein差分法(GKSD)を提案する。 提案したGKSDフレームワークが既存のStein演算子とその対応するテストをどのように一般化するかを明確に導出する。 さらに、GKSDフレームワークは、カーネルベースの複雑な新しいデータシナリオのための非パラメトリック良性テストを開発するためのガイドとして使用できることを示す。 断続分布または構成データ。 実験結果から,提案したテストは,最大平均分解率(MMD)に基づくテストを含む既存手法よりも高いテストパワーを達成できることがわかった。

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