論文の概要: Forecasting Competitions with Correlated Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13793v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 04:15:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-27 15:43:10.147512
• Title: Forecasting Competitions with Correlated Events
• Title（参考訳）: 関連イベントによるコンペティション予測
• Authors: Rafael Frongillo, Manuel Lladser, Anish Thilagar, Bo Waggoner
• Abstract要約: フォロー・ザ・レギュラライズド・リーダー(FTRL)に基づく競合機構を提案する。 それらのメカニズムは、$O(log(n)/epsilon2)$イベントのみを使用して、高い確率で$epsilon$-optimal forecasterを選択する。 この相関による分布下では、FTRL機構は$O(b2 log(n)/epsilon2)$イベントを使用して、$epsilon$-Optimalの保証を保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.57024681220677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Beginning with Witkowski et al. [2022], recent work on forecasting competitions has addressed incentive problems with the common winner-take-all mechanism. Frongillo et al. [2021] propose a competition mechanism based on follow-the-regularized-leader (FTRL), an online learning framework. They show that their mechanism selects an $\epsilon$-optimal forecaster with high probability using only $O(\log(n)/\epsilon^2)$ events. These works, together with all prior work on this problem thus far, assume that events are independent. We initiate the study of forecasting competitions for correlated events. To quantify correlation, we introduce a notion of block correlation, which allows each event to be strongly correlated with up to $b$ others. We show that under distributions with this correlation, the FTRL mechanism retains its $\epsilon$-optimal guarantee using $O(b^2 \log(n)/\epsilon^2)$ events. Our proof involves a novel concentration bound for correlated random variables which may be of broader interest.
• Abstract（参考訳）: Witkowskiらから始める。 [2022]近年の競争予測に関する研究は、共通の勝者獲得機構によるインセンティブの問題に対処している。 Frongilloなど。 2021] オンライン学習フレームワークであるフォロー・ザ・レギュラライズド・リーダー(FTRL)に基づく競争機構を提案する。 それらのメカニズムは、$O(\log(n)/\epsilon^2)$イベントのみを使用して高い確率で$\epsilon$-optimal forecasterを選択する。 これらの作業は、この問題に関するこれまでのすべての先行作業とともに、イベントが独立していると仮定する。 相関イベントの予測競争に関する研究を開始する。 相関を定量化するために、ブロック相関の概念を導入し、各事象を最大$b$の他の事象と強く相関させることができる。 この相関による分布の下では、FTRL機構は$O(b^2 \log(n)/\epsilon^2)$イベントを使用して、$\epsilon$-optimal guaranteeを保っている。 我々の証明は、より広い関心を持つかもしれない相関確率変数に束縛された新しい濃度を含む。

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