論文の概要: Approximate Bayesian Computation via Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11507v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 20:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 16:07:20.530363
• Title: Approximate Bayesian Computation via Classification
• Title（参考訳）: 分類による近似ベイズ計算
• Authors: Yuexi Wang, Tetsuya Kaji and Veronika Ro\v{c}kov\'a
• Abstract要約: 近似計算(ABC: Approximate Computation)は、計算が難しいがシミュレーションが容易な複雑なモデルにおいて、統計的推論を可能にする。 ABCは、実データとシミュレーションデータの要約統計を比較するアセプション/リジェクト機構により、後部分布に対するカーネル型近似を構築する。 ABCの受け入れしきい値を必要としない指数重み付け方式と同様に、従来のアセプション/リジェクトカーネルも考慮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Approximate Bayesian Computation (ABC) enables statistical inference in complex models whose likelihoods are difficult to calculate but easy to simulate from. ABC constructs a kernel-type approximation to the posterior distribution through an accept/reject mechanism which compares summary statistics of real and simulated data. To obviate the need for summary statistics, we directly compare empirical distributions with a Kullback-Leibler (KL) divergence estimator obtained via classification. In particular, we blend flexible machine learning classifiers within ABC to automate fake/real data comparisons. We consider the traditional accept/reject kernel as well as an exponential weighting scheme which does not require the ABC acceptance threshold. Our theoretical results show that the rate at which our ABC posterior distributions concentrate around the true parameter depends on the estimation error of the classifier. We derive limiting posterior shape results and find that, with a properly scaled exponential kernel, asymptotic normality holds. We demonstrate the usefulness of our approach on simulated examples as well as real data in the context of stock volatility estimation.
• Abstract（参考訳）: 近似ベイズ計算(ABC)は、計算し難いがシミュレーションし易い複雑なモデルにおいて統計的推論を可能にする。 abcは、実データとシミュレーションデータの要約統計を比較するaccept/rejectメカニズムを用いて、カーネル型近似を後方分布に構築する。 要約統計学の必要性を回避するため,分類により得られた経験的分布とKL偏差推定器を直接比較する。 特に、abc内でフレキシブルな機械学習分類器をブレンドして、偽データ/実データの比較を自動化する。 我々は従来のaccept/reject kernelとabcの受け入れしきい値を必要としない指数重み付けスキームを考える。 その結果,abcの後続分布が真のパラメータを中心に集中する速度は,分類器の推定誤差に依存することがわかった。 後方形状の限界を導出し、適切にスケールされた指数関数核では漸近正規性が成立する。 本研究は,ストックボラティリティ推定の文脈における実データとシミュレーション例に対するアプローチの有用性を実証する。

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