論文の概要: An $\ell^p$-based Kernel Conditional Independence Test
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14868v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 03:18:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-30 07:00:50.921768
- Title: An $\ell^p$-based Kernel Conditional Independence Test
- Title（参考訳）: $\ell^p$に基づくカーネル条件独立性試験
- Authors: Meyer Scetbon, Laurent Meunier, Yaniv Romano
- Abstract要約: そこで本稿では, 最適分布の2つのカーネルベース代表者間の距離を$Lp$とする, 条件付き独立性のための計算効率の高い新しいテストを提案する。
我々は,新しい試験の性能が,高次元設定においても,統計的パワーとタイプI誤差の両方の観点から,最先端の手法よりも優れていることを示す一連の実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.689461247198388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a new computationally efficient test for conditional independence
based on the $L^{p}$ distance between two kernel-based representatives of well
suited distributions. By evaluating the difference of these two representatives
at a finite set of locations, we derive a finite dimensional approximation of
the $L^{p}$ metric, obtain its asymptotic distribution under the null
hypothesis of conditional independence and design a simple statistical test
from it. The test obtained is consistent and computationally efficient. We
conduct a series of experiments showing that the performance of our new tests
outperforms state-of-the-art methods both in term of statistical power and
type-I error even in the high dimensional setting.
- Abstract（参考訳）: そこで本稿では,好適な分布の2つのカーネルベース代表者間の距離を$L^{p}$とする条件独立性テストを提案する。
これら2つの代表の差分を有限個の位置で評価することにより、l^{p}$計量の有限次元近似を導出し、条件付き独立性のヌル仮説の下で漸近分布を求め、それから単純な統計テストを設計する。
得られたテストは一貫性があり、計算効率が高い。
我々は,新しいテストの性能が,高次元設定においても統計的パワーとタイプi誤差の両方において最先端の手法を上回っていることを示す一連の実験を行った。
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