論文の概要: Inference and Sampling for Archimax Copulas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14025v1
• Date: Fri, 27 May 2022 14:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 20:11:18.994604
• Title: Inference and Sampling for Archimax Copulas
• Title（参考訳）: Archimax Copulas の推測とサンプリング
• Authors: Yuting Ng, Ali Hasan, Vahid Tarokh
• Abstract要約: アルキマックスコプラ(Archimax copulas)は、分布のバルクと尾の同時モデリングを可能にする正確な表現を持つ分布の族である。 我々はArchimax copulasの表現に基づいて、非パラメトリック推論法とサンプリングアルゴリズムを開発した。 実験により, 最先端密度モデリング手法と比較し, 提案手法は高次元データへのスケーリングにおいて, 尾部を効果的に外挿することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.864637081333097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding multivariate dependencies in both the bulk and the tails of a distribution is an important problem for many applications, such as ensuring algorithms are robust to observations that are infrequent but have devastating effects. Archimax copulas are a family of distributions endowed with a precise representation that allows simultaneous modeling of the bulk and the tails of a distribution. Rather than separating the two as is typically done in practice, incorporating additional information from the bulk may improve inference of the tails, where observations are limited. Building on the stochastic representation of Archimax copulas, we develop a non-parametric inference method and sampling algorithm. Our proposed methods, to the best of our knowledge, are the first that allow for highly flexible and scalable inference and sampling algorithms, enabling the increased use of Archimax copulas in practical settings. We experimentally compare to state-of-the-art density modeling techniques, and the results suggest that the proposed method effectively extrapolates to the tails while scaling to higher dimensional data. Our findings suggest that the proposed algorithms can be used in a variety of applications where understanding the interplay between the bulk and the tails of a distribution is necessary, such as healthcare and safety.
• Abstract（参考訳）: 分散のバルクとテールの両方における多変量依存性を理解することは、アルゴリズムが不適切な観測に頑健であることを保証するなど、多くのアプリケーションにとって重要な問題である。 アルキマックスコプラ(Archimax copulas)は、分布のバルクと尾の同時モデリングを可能にする正確な表現を持つ分布の族である。 実際には2つを分離する代わりに、バルクから追加の情報を取り入れることで、観測が限られている尾の推測を改善することができる。 アーキマックスコプラの確率的表現に基づいて,非パラメトリック推論法とサンプリングアルゴリズムを開発した。 我々の知る限り、提案手法は、高度に柔軟でスケーラブルな推論とサンプリングアルゴリズムを可能にする最初の方法であり、実用的な設定でArchimax copulasを利用できる。 実験により, 最先端密度モデリング手法と比較し, 提案手法は高次元データへのスケーリングにおいて, 尾部を効果的に外挿することを示した。 提案アルゴリズムは,医療や安全性など,分布のバルクとテールの相互作用を理解するための様々な用途に応用可能であることが示唆された。

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