論文の概要: Strong identifiability and parameter learning in regression with heterogeneous response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04091v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 05:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:26:56.693212
• Title: Strong identifiability and parameter learning in regression with heterogeneous response
• Title（参考訳）: 不均一応答を伴う回帰における強識別性とパラメータ学習
• Authors: Dat Do, Linh Do, XuanLong Nguyen
• Abstract要約: 本研究では, 有限混合回帰モデルにおける強い識別可能性, 条件密度およびパラメータ推定の収束率, およびベイズ後部収縮挙動について検討する。 本稿では,本論文で報告されているいくつかの一般的な回帰混合モデルに見られるパラメータ学習行動について,シミュレーション研究とデータ図解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8458777248623175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mixtures of regression are a powerful class of models for regression learning with respect to a highly uncertain and heterogeneous response variable of interest. In addition to being a rich predictive model for the response given some covariates, the parameters in this model class provide useful information about the heterogeneity in the data population, which is represented by the conditional distributions for the response given the covariates associated with a number of distinct but latent subpopulations. In this paper, we investigate conditions of strong identifiability, rates of convergence for conditional density and parameter estimation, and the Bayesian posterior contraction behavior arising in finite mixture of regression models, under exact-fitted and over-fitted settings and when the number of components is unknown. This theory is applicable to common choices of link functions and families of conditional distributions employed by practitioners. We provide simulation studies and data illustrations, which shed some light on the parameter learning behavior found in several popular regression mixture models reported in the literature.
• Abstract（参考訳）: 回帰の混合は、非常に不確実で不均一な反応変数に対する回帰学習のための強力なモデルのクラスである。 このモデルクラスのパラメータは、いくつかの共変数が与えられた場合の応答のリッチな予測モデルであるだけでなく、データ集団の不均一性に関する有用な情報も提供します。 本稿では,厳密かつ過適合な条件下での回帰モデルの有限混合モデルにおいて生じる,強識別可能性,条件密度およびパラメータ推定の収束率,ベイズ後方収縮挙動の条件について検討する。 この理論は、関係関数の共通選択や、実践者が採用する条件分布の族に適用できる。 本稿では,本論文で報告されているいくつかの一般的な回帰混合モデルに見られるパラメータ学習行動について,シミュレーション研究とデータ図解を提供する。

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