論文の概要: Limit theorems of Chatterjee's rank correlation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08031v1
- Date: Sun, 17 Apr 2022 15:25:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-19 17:03:27.246561
- Title: Limit theorems of Chatterjee's rank correlation
- Title(参考訳): チャタジーのランク相関の極限定理
- Authors: Zhexiao Lin and Fang Han
- Abstract要約: チャタジーのランク相関は、ある変数が他方の可測関数でない限り、非独立である。
同様の結果は、Azadkia-Chatterjeeのグラフベースの相関係数にも当てはまる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.918940961856197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Establishing limiting distributions of Chatterjee's rank correlation for a
general, possibly non-independent, pair of random variables has been eagerly
awaited to many. This paper shows that (a) Chatterjee's rank correlation is
asymptotically normal as long as one variable is not a measurable function of
the other, and (b) the corresponding asymptotic variance is uniformly bounded
by 36. Similar results also hold for Azadkia-Chatterjee's graph-based
correlation coefficient, a multivariate analogue of Chatterjee's original
proposal. The proof is given by appealing to H\'ajek representation and
Chatterjee's nearest-neighbor CLT.
- Abstract(参考訳): 一般的な、おそらく非独立な一対の確率変数に対するchatterjeeのランク相関の制限分布を確立することは、多くの人に待ち望まれている。
この論文は、
(a)チャタジーのランク相関は、一方の変数が他方の可測関数でない限り漸近的に正常である。
(b)対応する漸近分散は一様に36に有界である。
Azadkia-Chatterjee のグラフに基づく相関係数は、Chatterjee の元々の提案の多変量類似である。
この証明は h\'ajek representation と chatterjee's near-neighbor clt に訴えることで与えられる。
関連論文リスト
- A U-turn on Double Descent: Rethinking Parameter Counting in Statistical
Learning [68.76846801719095]
二重降下がいつどこで起こるのかを正確に示し、その位置が本質的に閾値 p=n に結び付けられていないことを示す。
これは二重降下と統計的直観の間の緊張を解消する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-29T12:05:39Z) - Ito Diffusion Approximation of Universal Ito Chains for Sampling,
Optimization and Boosting [72.01080271666859]
この研究は、幾らかの微分方程式のオイラー・マルヤマ離散化のように見える、より一般で幅広いマルコフ連鎖、伊藤鎖を考える。
ほぼ任意の等方性ノイズと状態依存ノイズが伴うが、ほとんどの関連論文ではそうである。
我々の鎖のドリフトと拡散係数は、グラディエント・ランゲヴィン・ダイナミクス、サンプリング、グラディエント・ダイスティング、グラディエント・ブースティングのような広範囲の応用をカバーするために不完全である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T18:38:56Z) - Non-asymptotic approximations for Pearson's chi-square statistic and its
application to confidence intervals for strictly convex functions of the
probability weights of discrete distributions [0.0]
多項確率に対する非漸近局所正規近似を開発した。
この結果を用いて離散分布の負エントロピーに対する信頼区間を求める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T01:18:48Z) - Violation of Bell's inequalities in uniform random graphs [0.0]
ランダム離散モデルの統計的相関から量子相関が生まれることを実証する。
エルドス・レーニ一様ランダムグラフにおける頂点対の近傍数(次数)の相関について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T12:46:26Z) - Graphical estimation of multivariate count time series [0.0]
このアルゴリズムは、ムンバイ大都市各区のデング病の計測値に適用される。
病状数は比較的少ないものの, 特別な病棟がデング熱の源泉として広がることが観察された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T10:54:13Z) - Matching Correlated Inhomogeneous Random Graphs using the $k$-core
Estimator [5.685589351789462]
我々は、両グラフの大きな共通部分グラフを誘導する対応を出力するいわゆるemph$k$-core推定器について検討する。
相関ブロックモデル,Chung-Lu幾何グラフ,および相関ランダムグラフの精度と部分的回復に関する新たな結果を導出するために,我々の一般的な枠組みを専門化している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T18:21:35Z) - Kernel-based off-policy estimation without overlap: Instance optimality
beyond semiparametric efficiency [53.90687548731265]
本研究では,観測データに基づいて線形関数を推定するための最適手順について検討する。
任意の凸および対称函数クラス $mathcalF$ に対して、平均二乗誤差で有界な非漸近局所ミニマックスを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T02:57:37Z) - Disentanglement of Correlated Factors via Hausdorff Factorized Support [53.23740352226391]
本稿では,因子分布ではなく,因子化支援を助長する緩やかな解離基準,HFS(Hausdorff Factorized Support)基準を提案する。
本研究では,HFSを用いることにより,様々な相関設定やベンチマークにおいて,接地構造因子の絡み合いと回復が一貫して促進されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T20:46:42Z) - Nonconvex Stochastic Scaled-Gradient Descent and Generalized Eigenvector
Problems [98.34292831923335]
オンライン相関解析の問題から,emphStochastic Scaled-Gradient Descent (SSD)アルゴリズムを提案する。
我々はこれらのアイデアをオンライン相関解析に適用し、局所収束率を正規性に比例した最適な1時間スケールのアルゴリズムを初めて導いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T18:46:52Z) - Annealed Importance Sampling with q-Paths [51.73925445218365]
annealed importance sampling (ais) は分割関数や限界確率を推定するためのゴールド標準である。
既存の文献は、主に指数関数族とkl分岐に関連する幾何学的混合あるいはモーメント平均経路に制限されている。
q$-paths(特別な場合として幾何経路を含む)を用いてaiを探索し、均質なパワー平均、変形した指数関数族、および$alpha$-divergenceと関連づける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T18:57:05Z) - Cram\'er-Rao Lower Bounds Arising from Generalized Csisz\'ar Divergences [17.746238062801293]
我々は Csisz'ar $f$-divergences の一般化された族に対する確率分布の幾何学について研究する。
これらの定式化が, 護衛モデルの偏りのない, 効率的な推定手法の発見に繋がることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-14T13:41:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。