論文の概要: A Penalized Poisson Likelihood Approach to High-Dimensional
Semi-Parametric Inference for Doubly-Stochastic Point Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06756v1
- Date: Sun, 11 Jun 2023 19:48:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 16:58:35.409219
- Title: A Penalized Poisson Likelihood Approach to High-Dimensional
Semi-Parametric Inference for Doubly-Stochastic Point Processes
- Title（参考訳）: 二重確率点過程の高次元半パラメトリック推論に対するペナルテッド・ポアソン法
- Authors: Si Cheng, Jon Wakefield, Ali Shojaie
- Abstract要約: 二重確率点過程は、ランダム強度関数で条件付けられた不均一過程として空間領域上の事象の発生をモデル化する。
二重確率点プロセスの実装は、計算的に要求され、しばしば理論上の保証が制限され、または制限的な仮定に依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3732000156613635
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Doubly-stochastic point processes model the occurrence of events over a
spatial domain as an inhomogeneous Poisson process conditioned on the
realization of a random intensity function. They are flexible tools for
capturing spatial heterogeneity and dependence. However, implementations of
doubly-stochastic spatial models are computationally demanding, often have
limited theoretical guarantee, and/or rely on restrictive assumptions. We
propose a penalized regression method for estimating covariate effects in
doubly-stochastic point processes that is computationally efficient and does
not require a parametric form or stationarity of the underlying intensity. We
establish the consistency and asymptotic normality of the proposed estimator,
and develop a covariance estimator that leads to a conservative statistical
inference procedure. A simulation study shows the validity of our approach
under less restrictive assumptions on the data generating mechanism, and an
application to Seattle crime data demonstrates better prediction accuracy
compared with existing alternatives.
- Abstract（参考訳）: 二重確率点過程は、空間領域上の事象をランダム強度関数の実現を条件とした不均一なポアソン過程としてモデル化する。
空間的不均一性と依存を捉える柔軟なツールである。
しかし、二重論的空間モデルの実装は計算上必要であり、理論的な保証や制限的な仮定に依存することが多い。
本研究では,計算効率が高く,基本強度のパラメトリック形式や定常性を必要としない2重確率点過程における共変量効果を推定するためのペナルタライズド回帰法を提案する。
提案する推定器の整合性と漸近的正規性を確立し,保存的統計的推定手順につながる共分散推定器を開発する。
シミュレーション研究は,データ生成機構の制約の少ない仮定下での手法の有効性を示し,シアトル犯罪データへの適用により,従来の手法と比較して予測精度が向上することを示す。
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