論文の概要: KSD Aggregated Goodness-of-fit Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00824v1
• Date: Wed, 2 Feb 2022 00:33:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-03 14:18:16.555960
• Title: KSD Aggregated Goodness-of-fit Test
• Title（参考訳）: ksd集計適合性試験
• Authors: Schrab Antonin and Guedj Benjamin and Gretton Arthur
• Abstract要約: 我々は、異なるカーネルで複数のテストを集約するKSDAggと呼ばれるテストを構築する戦略を導入する。 対数項まで、コレクションの最小の均一分離率を達成することを示す。 KSDAggは、他の最先端のKSDベースの適合性試験方法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We investigate properties of goodness-of-fit tests based on the Kernel Stein Discrepancy (KSD). We introduce a strategy to construct a test, called KSDAgg, which aggregates multiple tests with different kernels. KSDAgg avoids splitting the data to perform kernel selection (which leads to a loss in test power), and rather maximises the test power over a collection of kernels. We provide theoretical guarantees on the power of KSDAgg: we show it achieves the smallest uniform separation rate of the collection, up to a logarithmic term. KSDAgg can be computed exactly in practice as it relies either on a parametric bootstrap or on a wild bootstrap to estimate the quantiles and the level corrections. In particular, for the crucial choice of bandwidth of a fixed kernel, it avoids resorting to arbitrary heuristics (such as median or standard deviation) or to data splitting. We find on both synthetic and real-world data that KSDAgg outperforms other state-of-the-art adaptive KSD-based goodness-of-fit testing procedures.
• Abstract（参考訳）: Kernel Stein Discrepancy (KSD) に基づく適合性試験の特性について検討した。 我々は、異なるカーネルで複数のテストを集約するKSDAggと呼ばれるテストを構築する戦略を導入する。 KSDAggは、データを分割してカーネル選択(テストパワーの損失につながる)することを避け、むしろカーネルのコレクション上でテストパワーを最大化する。 我々は、KSDAggのパワーに関する理論的保証を提供する: コレクションの最小の均一分離率を対数項まで達成することを示す。 ksdaggはパラメトリックブートストラップまたはワイルドブートストラップに依存して量子量とレベル補正を推定するため、実際に正確に計算することができる。 特に、固定カーネルの帯域幅を決定的に選択するためには、任意のヒューリスティック(中央値や標準偏差など)やデータの分割を避ける。 ksdaggが他の最先端アダプティブksdベースの適合性テスト手順よりも優れている合成データと実世界のデータの両方を見つけました。

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