論文の概要: Positive definite nonparametric regression using an evolutionary
algorithm with application to covariance function estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13168v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 22:01:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 16:14:38.117247
- Title: Positive definite nonparametric regression using an evolutionary
algorithm with application to covariance function estimation
- Title（参考訳）: 進化アルゴリズムを用いた正定値非パラメトリック回帰と共分散関数推定への応用
- Authors: Myeongjong Kang
- Abstract要約: 定常過程の共分散関数を推定するための新しい非パラメトリック回帰フレームワークを提案する。
提案手法は, 正定性, 等方性, 単調性を推定者に課すことができる。
提案手法は,長距離依存に対する信頼性の高い推定値を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel nonparametric regression framework subject to the positive
definiteness constraint. It offers a highly modular approach for estimating
covariance functions of stationary processes. Our method can impose positive
definiteness, as well as isotropy and monotonicity, on the estimators, and its
hyperparameters can be decided using cross validation. We define our estimators
by taking integral transforms of kernel-based distribution surrogates. We then
use the iterated density estimation evolutionary algorithm, a variant of
estimation of distribution algorithms, to fit the estimators. We also extend
our method to estimate covariance functions for point-referenced data. Compared
to alternative approaches, our method provides more reliable estimates for
long-range dependence. Several numerical studies are performed to demonstrate
the efficacy and performance of our method. Also, we illustrate our method
using precipitation data from the Spatial Interpolation Comparison 97 project.
- Abstract（参考訳）: 正定性制約を考慮した新しい非パラメトリック回帰フレームワークを提案する。
定常過程の共分散関数を推定するための高度にモジュラーなアプローチを提供する。
提案手法は, 正定性, 等方性, 単調性を推定器に課すことができ, クロスバリデーションを用いてその過度パラメータを決定することができる。
カーネルベースの分布サロゲートの積分変換を用いて推定器を定義する。
次に,分布推定アルゴリズムの変種である反復密度推定アルゴリズムを用いて推定値に適合する。
また,点参照データの共分散関数を推定する手法を拡張した。
代替手法と比較して,本手法は長距離依存性の信頼性の高い推定を行う。
本手法の有効性と性能を示すために,いくつかの数値的研究を行った。
また,空間補間比較97プロジェクトの降水データを用いて,本手法について述べる。
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