論文の概要: Robust Output Analysis with Monte-Carlo Methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13612v3
• Date: Wed, 25 Oct 2023 17:37:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:31:26.173179
• Title: Robust Output Analysis with Monte-Carlo Methodology
• Title（参考訳）: モンテカルロ法によるロバスト出力解析
• Authors: Kimia Vahdat and Sara Shashaani
• Abstract要約: シミュレーションや機械学習を用いた予測モデリングでは,推定値の品質を正確に評価することが重要である。 モンテカルロサンプリングのレンズによるシミュレーションと機械学習の出力の統一的な出力分析フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In predictive modeling with simulation or machine learning, it is critical to accurately assess the quality of estimated values through output analysis. In recent decades output analysis has become enriched with methods that quantify the impact of input data uncertainty in the model outputs to increase robustness. However, most developments are applicable assuming that the input data adheres to a parametric family of distributions. We propose a unified output analysis framework for simulation and machine learning outputs through the lens of Monte Carlo sampling. This framework provides nonparametric quantification of the variance and bias induced in the outputs with higher-order accuracy. Our new bias-corrected estimation from the model outputs leverages the extension of fast iterative bootstrap sampling and higher-order influence functions. For the scalability of the proposed estimation methods, we devise budget-optimal rules and leverage control variates for variance reduction. Our theoretical and numerical results demonstrate a clear advantage in building more robust confidence intervals from the model outputs with higher coverage probability.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションや機械学習を用いた予測モデリングでは、出力分析により推定値の品質を正確に評価することが重要である。 近年,モデル出力における入力データの不確実性の影響を定量化し,ロバスト性を高める手法が提案されている。 しかし、入力データが分布のパラメトリックな族に従属すると仮定すると、ほとんどの発展は適用できる。 モンテカルロサンプリングのレンズを通してシミュレーションと機械学習の出力を統一した出力分析フレームワークを提案する。 このフレームワークは、高次精度で出力に誘導される分散とバイアスの非パラメトリック定量化を提供する。 モデル出力からの新しいバイアス補正推定は、高速反復ブートストラップサンプリングと高次影響関数の拡張を利用する。 提案手法のスケーラビリティのために,予算最適ルールを考案し,分散低減のために制御変数を活用する。 モデル出力からより頑健な信頼区間を高いカバレッジ確率で構築する上で,理論と数値の結果から明らかな利点が得られた。

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