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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15579v3
• Date: Fri, 10 May 2024 01:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 20:46:40.841132
• 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: 統計的学習における WDRO 推定器の非線形変換に基づく, 調整されたWasserstein 分布型ロバスト推定器を提案する。 一般化線形モデルを用いて調整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）: 5.217870815854704
• 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. 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。 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実証する。

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