Fugu-MT 論文翻訳(概要): Time varying regression with hidden linear dynamics

論文の概要: Time varying regression with hidden linear dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14862v1
Date: Wed, 29 Dec 2021 23:37:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-03 15:49:27.110255
Title: Time varying regression with hidden linear dynamics
Title（参考訳）: 隠れ線形ダイナミクスによる時間変化回帰
Authors: Ali Jadbabaie, Horia Mania, Devavrat Shah, Suvrit Sra
Abstract要約: 線形力学系に従って未知のパラメータが進化することを前提とした時間変化線形回帰モデルを再検討する。反対に、基礎となる力学が安定である場合、このモデルのパラメータは2つの通常の最小二乗推定と組み合わせることで、データから推定できることが示される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 74.9914602730208
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We revisit a model for time-varying linear regression that assumes the unknown parameters evolve according to a linear dynamical system. Counterintuitively, we show that when the underlying dynamics are stable the parameters of this model can be estimated from data by combining just two ordinary least squares estimates. We offer a finite sample guarantee on the estimation error of our method and discuss certain advantages it has over Expectation-Maximization (EM), which is the main approach proposed by prior work.
Abstract（参考訳）: 線形力学系に従って未知のパラメータが進化することを前提とした時間変化線形回帰モデルを再検討する。直観的に言うと、基礎となる力学が安定である場合、このモデルのパラメータは2つの通常の最小二乗推定を組み合わせることでデータから推定できる。我々は,提案手法の誤差を有限サンプルで保証し,先行研究で提案される主要なアプローチである期待最大化(EM)に対する利点について論じる。

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