Fugu-MT 論文翻訳(概要): Kernel Ridge Regression Inference

論文の概要: Kernel Ridge Regression Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06578v3
Date: Mon, 18 Aug 2025 04:29:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-19 14:49:09.548762
Title: Kernel Ridge Regression Inference
Title（参考訳）: カーネルリッジ回帰推論
Authors: Rahul Singh, Suhas Vijaykumar,
Abstract要約: 有効かつ鋭い信頼セットを構築し、最小値に近い速度で縮小し、非標準回帰器を許容する。我々は、この手順を用いて、マッチ効果の試験、すなわち、生徒が高いランクの学校からより多くの利益を得るかどうかを立案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.981623867626376
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We provide uniform confidence bands for kernel ridge regression (KRR), a widely used nonparametric regression estimator for nonstandard data such as preferences, sequences, and graphs. Despite the prevalence of these data--e.g., student preferences in school matching mechanisms--the inferential theory of KRR is not fully known. We construct valid and sharp confidence sets that shrink at nearly the minimax rate, allowing nonstandard regressors. Our bootstrap procedure uses anti-symmetric multipliers for computational efficiency and for validity under mis-specification. We use the procedure to develop a test for match effects, i.e. whether students benefit more from the schools they rank highly.
Abstract（参考訳）: 我々は、カーネルリッジ回帰(KRR)のための一様信頼帯域を提供し、優先、シーケンス、グラフなどの非標準データに対する広く使われている非パラメトリック回帰推定器である。これらのデータ(例えば、学生の好み)が普及しているにもかかわらず、KRRの推論理論は完全には分かっていない。有効かつ鋭い信頼セットを構築し、最小値に近い速度で縮小し、非標準回帰器を許容する。ブートストラップ法では,非対称乗算器を用いて計算効率と誤特定による妥当性を判定する。我々は、この手順を用いて、マッチ効果の試験、すなわち、生徒が高いランクの学校からより多くの利益を得るかどうかを立案する。

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