論文の概要: Data thinning for convolution-closed distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07276v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 02:47:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 17:04:51.439559
• Title: Data thinning for convolution-closed distributions
• Title（参考訳）: 畳み込み畳み込み分布のためのデータスライニング
• Authors: Anna Neufeld, Ameer Dharamshi, Lucy L. Gao, and Daniela Witten
• Abstract要約: 観察を2つ以上の独立した部分に分割する新しい手法であるデータ薄型化を提案する。 教師なし学習手法の結果の検証には,データの薄化が有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4174475093445233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose data thinning, a new approach for splitting an observation into two or more independent parts that sum to the original observation, and that follow the same distribution as the original observation, up to a (known) scaling of a parameter. This proposal is very general, and can be applied to any observation drawn from a "convolution closed" distribution, a class that includes the Gaussian, Poisson, negative binomial, Gamma, and binomial distributions, among others. It is similar in spirit to -- but distinct from, and more easily applicable than -- a recent proposal known as data fission. Data thinning has a number of applications to model selection, evaluation, and inference. For instance, cross-validation via data thinning provides an attractive alternative to the "usual" approach of cross-validation via sample splitting, especially in unsupervised settings in which the latter is not applicable. In simulations and in an application to single-cell RNA-sequencing data, we show that data thinning can be used to validate the results of unsupervised learning approaches, such as k-means clustering and principal components analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,観測を元の観測値に等しい2つ以上の独立した部分に分割し,パラメータの(既知の)スケーリングまで,元の観測値と同じ分布をたどる新しい手法であるデータスライニングを提案する。 この提案は非常に一般的であり、ガウス分布、ポアソン分布、負二項分布、ガンマ分布、二項分布を含む「畳み込み閉分布」から得られる任意の観察に適用することができる。 これはスピリットに似ていますが、データフィッション(data fission)として知られる最近の提案とは別物で、より簡単に適用できます。 データシンキングには、モデル選択、評価、推論のための多くのアプリケーションがある。 例えば、データスライニングによるクロスバリデーションは、サンプル分割によるクロスバリデーションの"使用"アプローチの、特に後者が適用できない教師なしの環境では、魅力的な代替手段を提供する。 シミュレーションおよび単一セルRNAシークエンシングデータへの応用において、k平均クラスタリングや主成分分析などの教師なし学習手法の結果を検証するために、データスライニングが利用可能であることを示す。

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