論文の概要: Bayesian Federated Inference for Statistical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07677v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 14:11:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 14:59:03.512733
• Title: Bayesian Federated Inference for Statistical Models
• Title（参考訳）: 統計モデルに対するベイズ連関推論
• Authors: Marianne A. Jonker, Hassan Pazira, Anthony CC Coolen
• Abstract要約: We propose a alternative Federated Inference (BFI) framework for multi center data with the same purpose with Federated Learning (FL)。 BFIフレームワークは、最適なパラメータ値だけでなく、後続パラメータ分布の付加的な特徴を局所的に推測することで、小さなデータセットを扱うように設計されている。 シミュレーションおよび実生活データに基づいて提案手法の性能を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying predictive factors via multivariable statistical analysis is for rare diseases often impossible because the data sets available are too small. Combining data from different medical centers into a single (larger) database would alleviate this problem, but is in practice challenging due to regulatory and logistic problems. Federated Learning (FL) is a machine learning approach that aims to construct from local inferences in separate data centers what would have been inferred had the data sets been merged. It seeks to harvest the statistical power of larger data sets without actually creating them. The FL strategy is not always feasible for small data sets. Therefore, in this paper we refine and implement an alternative Bayesian Federated Inference (BFI) framework for multi center data with the same aim as FL. The BFI framework is designed to cope with small data sets by inferring locally not only the optimal parameter values, but also additional features of the posterior parameter distribution, capturing information beyond that is used in FL. BFI has the additional benefit that a single inference cycle across the centers is sufficient, whereas FL needs multiple cycles. We quantify the performance of the proposed methodology on simulated and real life data.
• Abstract（参考訳）: 多変量統計分析による予測因子の同定は、利用可能なデータセットが小さすぎるため、稀な疾患では不可能であることが多い。 異なる医療センターからのデータを単一の(より大きな)データベースに組み込むことでこの問題が軽減されるが、実際には規制とロジスティックの問題のために困難である。 Federated Learning(FL)は、データセットがマージされた場合に推論されたであろう、別のデータセンターのローカル推論から構築することを目的とした機械学習アプローチである。 実際にデータを生成することなく、より大きなデータセットの統計力を収集しようとしている。 FL戦略は必ずしも小さなデータセットに対して実現可能であるとは限らない。 そこで本稿では,FLと同じ目的のマルチセンターデータに対して,ベイズ連邦推論(BFI)フレームワークを改良し,実装する。 BFIフレームワークは、最適なパラメータ値だけでなく、後続パラメータ分布の付加的な特徴をローカルに推論することで、小さなデータセットに対処するように設計されており、FLで使用される情報以上の情報を取得する。 BFIには、中心をまたいだ単一の推論サイクルが十分であるという利点があるが、FLには複数のサイクルが必要である。 シミュレーションおよび実生活データに基づいて提案手法の性能を定量化する。

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