Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simulation-Based Frequentist Inference with Tractable and Intractable Likelihoods

論文の概要: Simulation-Based Frequentist Inference with Tractable and Intractable Likelihoods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07769v1
Date: Tue, 13 Jun 2023 13:39:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-14 13:32:45.147806
Title: Simulation-Based Frequentist Inference with Tractable and Intractable Likelihoods
Title（参考訳）: トラクタブル・イントラクタブル・イークリフを用いたシミュレーションに基づく周波数推定
Authors: Ali Al Kadhim, Harrison B. Prosper, Olivia F. Prosper
Abstract要約: シミュレータは、実およびシミュレートされた観測から理論モデルのパラメータを直接推測することを可能にする。我々は,最近提案された確率自由頻繁性推論(LF2I)アプローチの簡単な修正を導入し,計算上の優位性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: High-fidelity simulators that connect theoretical models with observations are indispensable tools in many sciences. When coupled with machine learning, a simulator makes it possible to infer the parameters of a theoretical model directly from real and simulated observations without explicit use of the likelihood function. This is of particular interest when the latter is intractable. We introduce a simple modification of the recently proposed likelihood-free frequentist inference (LF2I) approach that has some computational advantages. The utility of our algorithm is illustrated by applying it to three pedagogically interesting examples: the first is from cosmology, the second from high-energy physics and astronomy, both with tractable likelihoods, while the third, with an intractable likelihood, is from epidemiology.
Abstract（参考訳）: 理論モデルと観測を結びつける高忠実度シミュレータは多くの科学において不可欠である。機械学習と組み合わせると、シミュレータは理論モデルのパラメータを直接、確率関数を明示的に使用せずに実とシミュレートされた観測から推測することができる。これは後者が難解な場合に特に興味深い。本稿では,最近提案された確率自由頻繁性推論(LF2I)アプローチの簡単な修正について述べる。第一は宇宙論から、第二は高エネルギー物理学と天文学から、両方が扱いやすい可能性を持つ、第三は難解な可能性を持つ、疫学からのものである。

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