論文の概要: A Nonparametric Approach with Marginals for Modeling Consumer Choice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06115v3
- Date: Mon, 15 May 2023 05:31:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 11:16:11.536971
- Title: A Nonparametric Approach with Marginals for Modeling Consumer Choice
- Title(参考訳): 消費者選択のモデル化のための辺縁付き非パラメトリックアプローチ
- Authors: Yanqiu Ruan, Xiaobo Li, Karthyek Murthy, Karthik Natarajan
- Abstract要約: 本稿では,限界分布モデルで表現可能な選択確率の集合を正確に評価する。
表現可能な条件に基づいて、混合整数凸プログラムの解法に還元される選択データに最適であることを示す。
計算結果より, 限界分布モデルの方が表現力, 推定性能, 予測精度に優れることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.880424147378901
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given data on choices made by consumers for different assortments, a key
challenge is to develop parsimonious models that describe and predict consumer
choice behavior. One such choice model is the marginal distribution model,
which requires only the specification of the marginal distributions of the
random utilities of the alternatives to explain choice data. In this paper, we
develop an exact characterization of the set of choice probabilities that can
be represented by this model and show that verifying the consistency of choice
probability data with this model is equivalent to solving a polynomial-size
linear program. We extend these results to the case where alternatives are
grouped based on the marginal distribution of their utilities. Based on the
representable conditions, we find the best-fit to the choice data that reduces
to solving a mixed integer convex program and develop novel prediction
intervals for the choice probabilities of unseen assortments. Our numerical
results show that the marginal distribution model provides much better
representational power, estimation performance, and prediction accuracy than
multinomial logit and much better computational performance than the random
utility model.
- Abstract(参考訳): 異なる種類の消費者が選択したデータを考えると、重要な課題は消費者の選択行動を記述し予測する擬似モデルを開発することである。
そのような選択モデルの一つがマージン分布モデルであり、選択データを説明するために選択肢のランダムユーティリティのマージン分布の仕様のみを必要とする。
本稿では,このモデルで表現可能な選択確率の集合を正確に評価し,このモデルによる選択確率データの整合性を検証することは,多項式サイズの線形プログラムの解法と等価であることを示す。
これらの結果は、代替案がそれらのユーティリティの限界分布に基づいてグループ化される場合に拡張する。
表現可能な条件に基づいて,混合整数凸プログラムの解法を減少させる選択データに最善の適合性を見いだし,未知のソートの選択確率に対する新しい予測間隔を開発する。
計算結果から, 限界分布モデルの方が, 多項ロジットよりも表現力, 推定性能, 予測精度が優れ, ランダムユーティリティモデルよりも計算性能が優れていることがわかった。
関連論文リスト
- Stable Training of Probabilistic Models Using the Leave-One-Out Maximum Log-Likelihood Objective [0.7373617024876725]
カーネル密度推定(KDE)に基づくモデルは、このタスクの一般的な選択であるが、密度の異なるデータ領域に適応できない。
適応的なKDEモデルを用いてこれを回避し、モデル内の各カーネルは個別の帯域幅を持つ。
最適化速度を確実に高速化するために改良された期待最大化アルゴリズムを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T14:08:42Z) - Personalized Federated Learning under Mixture of Distributions [98.25444470990107]
本稿では,ガウス混合モデル(GMM)を用いたPFL(Personalized Federated Learning)を提案する。
FedGMMはオーバーヘッドを最小限に抑え、新しいクライアントに適応する付加的なアドバンテージを持ち、不確実な定量化を可能にします。
PFL分類と新しいサンプル検出の両方において, 合成データセットとベンチマークデータセットの実証評価により, 提案手法の優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-01T20:04:46Z) - Attitudes and Latent Class Choice Models using Machine learning [0.0]
LCCM (Latent Class Choice Models) の仕様において, 位置インジケータを効率的に組み込む手法を提案する。
この定式化は、位置指標と決定選択との関係を探索する能力において構造方程式を克服する。
我々は,デンマークのコペンハーゲンから,カーシェアリング(Car-Sharing, CS)サービスサブスクリプションの選択を推定するためのフレームワークをテストした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T10:03:01Z) - Efficient Propagation of Uncertainty via Reordering Monte Carlo Samples [0.7087237546722617]
不確実性伝播は、入力変数の不確実性に基づいてモデル出力の不確実性を決定する技術である。
本研究は,全ての試料が平均的に有用であるにもかかわらず,他の試料よりも有用であるとする仮説を考察する。
本稿では、MCサンプルを適応的に並べ替える手法を導入し、UPプロセスの計算コストの削減をもたらす方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-09T21:28:15Z) - BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization [107.97378285293507]
非決定論的分布を前提とした新しい学習パラダイムを提案する。
提案手法は, CNN/DailyMail (47.78 ROUGE-1) と XSum (49.07 ROUGE-1) のデータセット上で, 最新の結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T05:19:38Z) - Model Selection for Bayesian Autoencoders [25.619565817793422]
本稿では,オートエンコーダの出力と経験的データ分布との分散スライス-ワッサーシュタイン距離を最適化することを提案する。
我々のBAEは、フレキシブルなディリクレ混合モデルを潜在空間に適合させることにより、生成モデルに変換する。
我々は,教師なしの学習課題に対する膨大な実験的キャンペーンを質的かつ定量的に評価し,先行研究が重要となる小規模データ体制において,我々のアプローチが最先端の結果をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T08:55:00Z) - Modeling the Second Player in Distributionally Robust Optimization [90.25995710696425]
我々は、最悪のケース分布を特徴付けるために神経生成モデルを使うことを議論する。
このアプローチは多くの実装と最適化の課題をもたらします。
提案されたアプローチは、同等のベースラインよりも堅牢なモデルを生み出す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T14:26:26Z) - Autoregressive Score Matching [113.4502004812927]
自動回帰条件スコアモデル(AR-CSM)を提案する。
AR-CSMモデルでは、このデータ分布とモデル分布のばらつきを効率的に計算し、最適化することができ、高価なサンプリングや対向訓練を必要としない。
本研究では,合成データに対する密度推定,画像生成,画像復調,暗黙エンコーダを用いた潜在変数モデルの訓練に応用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-24T07:01:24Z) - Probabilistic Circuits for Variational Inference in Discrete Graphical
Models [101.28528515775842]
変分法による離散的グラフィカルモデルの推論は困難である。
エビデンス・ロウアーバウンド(ELBO)を推定するためのサンプリングに基づく多くの手法が提案されている。
Sum Product Networks (SPN) のような確率的回路モデルのトラクタビリティを活用する新しい手法を提案する。
選択的SPNが表現的変動分布として適していることを示し、対象モデルの対数密度が重み付けされた場合、対応するELBOを解析的に計算可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T05:04:38Z) - Decision-Making with Auto-Encoding Variational Bayes [71.44735417472043]
変分分布とは異なる後部近似を用いて意思決定を行うことが示唆された。
これらの理論的な結果から,最適モデルに関するいくつかの近似的提案を学習することを提案する。
おもちゃの例に加えて,単細胞RNAシークエンシングのケーススタディも紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T19:23:36Z)
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。