Fugu-MT 論文翻訳(概要): Time-uniform confidence bands for the CDF under nonstationarity

論文の概要: Time-uniform confidence bands for the CDF under nonstationarity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14248v1
Date: Tue, 28 Feb 2023 02:14:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-01 18:22:55.698036
Title: Time-uniform confidence bands for the CDF under nonstationarity
Title（参考訳）: 非定常状態におけるCDFの時間均一信頼バンド
Authors: Paul Mineiro and Steven R. Howard
Abstract要約: ランダム変数の完全分布の推定は、手動および自動決定の両方に有用なプリミティブである。実数値確率変数のランニング平均条件分布のCDF上の時間一様および値一様境界を示す。重み付けされた拡張は、制御実験データ排気に対する報酬の完全な反実分布を推定するのに適している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.289846887298854
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Estimation of the complete distribution of a random variable is a useful primitive for both manual and automated decision making. This problem has received extensive attention in the i.i.d. setting, but the arbitrary data dependent setting remains largely unaddressed. Consistent with known impossibility results, we present computationally felicitous time-uniform and value-uniform bounds on the CDF of the running averaged conditional distribution of a real-valued random variable which are always valid and sometimes trivial, along with an instance-dependent convergence guarantee. The importance-weighted extension is appropriate for estimating complete counterfactual distributions of rewards given controlled experimentation data exhaust, e.g., from an A/B test or a contextual bandit.
Abstract（参考訳）: ランダム変数の完全分布の推定は、手動および自動決定の両方に有用なプリミティブである。この問題は、i.i.d.設定で広く注目されているが、任意のデータ依存設定は、概ね未対応のままである。既知の非可算性結果と一致し,実数値確率変数が常に有効かつ自明な平均条件付き分布のcdf上に,インスタンス依存の収束保証とともに,計算量的に異質な時間一様および値一様境界を提示する。重み付けされた拡張は、例えばA/Bテストや文脈的バンディットから、制御された実験データ排気の報酬の完全な反実分布を推定するのに適している。

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