Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adjusted Wasserstein Distributionally Robust Estimator in Statistical Learning

論文の概要: Adjusted Wasserstein Distributionally Robust Estimator in Statistical Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15579v2
Date: Wed, 17 Jan 2024 19:42:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-19 20:56:39.414654
Title: Adjusted Wasserstein Distributionally Robust Estimator in Statistical Learning
Title（参考訳）: 統計的学習における適応ワッサースタイン分布ロバスト推定器
Authors: Yiling Xie, Xiaoming Huo
Abstract要約: 調整されたワッサーシュタイン分布型ロバスト推定器を提案する。提案した調整WDROは、サンプル外性能を保証する。調整WDRO推定器の開発について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.164223149261535
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose an adjusted Wasserstein distributionally robust estimator -- based on a nonlinear transformation of the Wasserstein distributionally robust (WDRO) estimator in statistical learning. The classic WDRO estimator is asymptotically biased, while our adjusted WDRO estimator is asymptotically unbiased, resulting in a smaller asymptotic mean squared error. Meanwhile, the proposed adjusted WDRO has an out-of-sample performance guarantee. Further, under certain conditions, our proposed adjustment technique provides a general principle to de-bias asymptotically biased estimators. Specifically, we will investigate how the adjusted WDRO estimator is developed in the generalized linear model, including logistic regression, linear regression, and Poisson regression. Numerical experiments demonstrate the favorable practical performance of the adjusted estimator over the classic one.
Abstract（参考訳）: 本稿では,統計学習におけるWDRO(Wsserstein distributionally robust)推定器の非線形変換に基づく,調整されたWasserstein distributionally robust estimatorを提案する。古典的なWDRO推定器は漸近的に偏りがあり、調整されたWDRO推定器は漸近的に偏りがなく、漸近的に平均二乗誤差が小さくなる。一方、調整されたWDROは、サンプル外性能を保証する。さらに, ある条件下では, 提案手法は漸近偏差推定器を脱バイアスする一般的な原理を提供する。具体的には、ロジスティック回帰、線形回帰、ポアソン回帰を含む一般化線形モデルにおいて、調整されたWDRO推定器がどのように開発されたかを検討する。数値実験は、古典的な推定器よりも調整された推定器の実用的な性能を示す。

関連論文リスト

Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation [10.470114319701576]
本稿では,高次元および非パラメトリック回帰推定器を含む回帰推定器のデバイアス化手法を提案する。理論解析により,提案した推定器は,緩やかな収束率条件下で$sqrtn$-consistencyと正規性を達成することを示した。提案手法は,推定精度の向上や信頼区間の簡易化など,いくつかの利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-18T17:25:06Z)
Distributionally Robust Instrumental Variables Estimation [10.765695227417865]
本稿では,機器変数(IV)推定のための分散ロバストなフレームワークを提案する。 Wasserstein DRIVEは、特に実践者がモデル仮定やデータの分散シフトについて不確実な場合、実際に好まれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T04:33:38Z)
High Precision Causal Model Evaluation with Conditional Randomization [10.23470075454725]
因果誤差を推定するための新しい低分散推定器(ペア推定器)を提案する。モデルと真の実験効果の両方に同じIPW推定器を適用することにより、IPWによる分散を効果的にキャンセルし、より小さな分散を実現する。提案手法は,IPW推定器自体の複雑な変更を伴わずに,条件付きランダム化設定における因果推論モデルを評価するための,単純かつ強力な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:22:27Z)
Learning to Estimate Without Bias [57.82628598276623]
ガウスの定理は、重み付き最小二乗推定器は線形モデルにおける線形最小分散アンバイアスド推定(MVUE)であると述べている。本稿では、バイアス制約のあるディープラーニングを用いて、この結果を非線形設定に拡張する第一歩を踏み出す。 BCEの第二の動機は、同じ未知の複数の推定値が平均化されてパフォーマンスが向上するアプリケーションにおいてである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-24T10:23:51Z)
Heavy-tailed Streaming Statistical Estimation [58.70341336199497]
ストリーミング$p$のサンプルから重み付き統計推定の課題を考察する。そこで我々は,傾きの雑音に対して,よりニュアンスな条件下での傾きの傾きの低下を設計し,より詳細な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-25T21:30:27Z)
Robust Variable Selection and Estimation Via Adaptive Elastic Net S-Estimators for Linear Regression [0.0]
同時変数選択と係数推定のための新しい頑健な正規化推定器を提案する。適応PENSEは、残基のスケールに関する事前の知識のないオラクル特性を持つ。シミュレーションおよび実データ集合に関する数値的研究は、広範囲な設定において優れた有限サンプル性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-07T16:04:08Z)
Near-optimal inference in adaptive linear regression [60.08422051718195]
最小二乗法のような単純な方法でさえ、データが適応的に収集されるときの非正規な振る舞いを示すことができる。我々は,これらの分布異常を少なくとも2乗推定で補正するオンラインデバイアス推定器のファミリーを提案する。我々は,マルチアームバンディット,自己回帰時系列推定,探索による能動的学習などの応用を通して,我々の理論の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-05T21:05:11Z)
SLOE: A Faster Method for Statistical Inference in High-Dimensional Logistic Regression [68.66245730450915]
実用データセットに対する予測の偏見を回避し、頻繁な不確実性を推定する改善された手法を開発している。私たちの主な貢献は、推定と推論の計算時間をマグニチュードの順序で短縮する収束保証付き信号強度の推定器SLOEです。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-23T17:48:56Z)
Robust W-GAN-Based Estimation Under Wasserstein Contamination [8.87135311567798]
Wasserstein汚染モデルに基づくいくつかの推定問題について検討し,生成ネットワーク(GAN)を動機とする計算可能なトラクタブル推定器を提案する。具体的には,逆位置推定,共分散行列推定,線形回帰のためのwasserstein ganに基づく推定器の特性を分析する。提案する推定器は,多くのシナリオにおいて最小限最適である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-20T05:15:16Z)
SUMO: Unbiased Estimation of Log Marginal Probability for Latent Variable Models [80.22609163316459]
無限級数のランダム化トランケーションに基づく潜在変数モデルに対して、ログ境界確率の非バイアス推定器とその勾配を導入する。推定器を用いてトレーニングしたモデルは、同じ平均計算コストに対して、標準的な重要度サンプリングに基づくアプローチよりも優れたテストセット確率を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-01T11:49:30Z)
Estimating Gradients for Discrete Random Variables by Sampling without Replacement [93.09326095997336]
我々は、置換のないサンプリングに基づいて、離散確率変数に対する期待値の偏りのない推定器を導出する。推定器は3つの異なる推定器のラオ・ブラックウェル化として導出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-14T14:15:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。