論文の概要: Statistical inference as Green's functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11366v1
• Date: Mon, 23 May 2022 14:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 02:08:17.504174
• Title: Statistical inference as Green's functions
• Title（参考訳）: グリーン関数としての統計的推測
• Authors: Hyun Keun Lee, Chulan Kwon, and Yong Woon Kim
• Abstract要約: 統計的推論は、交換可能な二進確率変数の長い列に対して厳密な科学的記述を持つことを示す。 我々の発見は科学における規範的で基礎的な問題に対する答えであり、その重要性はあらゆる純粋で応用された分野において遠く及ばない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Statistical inference from data is foundational task in science. Recently, it receives growing attention for its central role in inference systems of primary interest in data science, artificial intelligence, or machine learning. However, the understanding of statistical inference itself is not that solid while regarded as a matter of subjective choice or implemented in obscure ways. We here show that statistical inference has rigorous scientific description for long sequence of exchangeable binary random variables, the prototypal stochasticity in theories and applications. A linear differential equation is derived from the exchangeability, and it turns out that statistical inference is given by the Green's functions. Our finding is the answer to the normative and foundational issue in science, and its significance will be far-reaching in all pure and applied fields.
• Abstract（参考訳）: データからの統計的推測は科学の基本課題である。 近年,データサイエンスや人工知能,機械学習などに関心を持つ推論システムにおいて,その中心的な役割が注目されている。 しかし、統計的推論自体の理解は、主観的な選択やあいまいな方法で実施される問題と見なされる一方で、それほど堅実ではない。 ここで,統計推論は,交換可能な二項確率変数の長い列,理論と応用における原型的確率性に対して,厳密な科学的記述を持つことを示す。 線形微分方程式は交換可能性から導かれ、統計的推論はグリーン関数によって与えられることが判明した。 我々の発見は科学における規範的で基礎的な問題に対する答えであり、その重要性はあらゆる純粋で応用された分野において遠く及ばない。

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