論文の概要: Likelihood-Free Frequentist Inference: Bridging Classical Statistics and Machine Learning for Reliable Simulator-Based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03920v8
• Date: Sun, 19 Nov 2023 22:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 21:25:09.171092
• Title: Likelihood-Free Frequentist Inference: Bridging Classical Statistics and Machine Learning for Reliable Simulator-Based Inference
• Title（参考訳）: 確率のない頻繁な推論:信頼性のあるシミュレータに基づく推論のための古典統計と機械学習の橋渡し
• Authors: Niccol\`o Dalmasso, Luca Masserano, David Zhao, Rafael Izbicki, Ann B. Lee
• Abstract要約: 古典統計学と現代の機械学習を橋渡しする統一的でモジュール化された推論フレームワークを提案する。 我々は、一般のフレームワークを、可能性のない頻繁な推論(LF2I)と呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9927092855811983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many areas of science make extensive use of computer simulators that implicitly encode intractable likelihood functions of complex systems. Classical statistical methods are poorly suited for these so-called likelihood-free inference (LFI) settings, especially outside asymptotic and low-dimensional regimes. At the same time, traditional LFI methods - such as Approximate Bayesian Computation or more recent machine learning techniques - do not guarantee confidence sets with nominal coverage in general settings (i.e., with high-dimensional data, finite sample sizes, and for any parameter value). In addition, there are no diagnostic tools to check the empirical coverage of confidence sets provided by such methods across the entire parameter space. In this work, we propose a unified and modular inference framework that bridges classical statistics and modern machine learning providing (i) a practical approach to the Neyman construction of confidence sets with frequentist finite-sample coverage for any value of the unknown parameters; and (ii) interpretable diagnostics that estimate the empirical coverage across the entire parameter space. We refer to the general framework as likelihood-free frequentist inference (LF2I). Any method that defines a test statistic can leverage LF2I to create valid confidence sets and diagnostics without costly Monte Carlo samples at fixed parameter settings. We study the power of two likelihood-based test statistics (ACORE and BFF) and demonstrate their empirical performance on high-dimensional, complex data. Code is available at https://github.com/lee-group-cmu/lf2i.
• Abstract（参考訳）: 科学の多くの分野は、複雑なシステムの難解な可能性関数を暗黙的にエンコードするコンピュータシミュレータを多用している。 古典的な統計手法は、いわゆる「可能性のない推論(LFI)」設定、特に漸近的および低次元のレジームの外では不適当である。 同時に、近似ベイズ計算やより最近の機械学習技術のような従来のlfi法は、一般的な設定(高次元データ、有限サンプルサイズ、任意のパラメータ値)において名目カバレッジを持つ信頼セットを保証しない。 さらに、パラメータ空間全体にわたってそのような手法によって提供される信頼セットの実証的カバレッジを確認するための診断ツールも存在しない。 本研究では,古典統計と現代の機械学習提供を橋渡しする統一的モジュール型推論フレームワークを提案する。 (i)未知のパラメータの任意の値に対して、頻繁な有限サンプル被覆を持つ信頼集合のニーマン構成への実践的アプローチ (ii)パラメータ空間全体の経験的カバレッジを推定する解釈可能な診断。 一般のフレームワークを、LF2I ( chance-free frequentist inference) と呼ぶ。 テスト統計を定義する任意のメソッドはLF2Iを利用して、固定パラメータ設定のモンテカルロサンプルを犠牲にすることなく、有効な信頼セットと診断を作成することができる。 2つの確率ベーステスト統計(acoreとbff)のパワーを調査し,その経験的性能を高次元複雑なデータで実証する。 コードはhttps://github.com/lee-group-cmu/lf2iで入手できる。

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