論文の概要: Kernel Debiased Plug-in Estimation: Simultaneous, Automated Debiasing without Influence Functions for Many Target Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08598v4
• Date: Thu, 4 Apr 2024 03:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 20:42:13.162490
• Title: Kernel Debiased Plug-in Estimation: Simultaneous, Automated Debiasing without Influence Functions for Many Target Parameters
• Title（参考訳）: Kernel Debiased Plug-in Estimation: 多数のターゲットパラメータに対する影響関数を伴わない同時自動デバイアス
• Authors: Brian Cho, Yaroslav Mukhin, Kyra Gan, Ivana Malenica,
• Abstract要約: カーネル・デバイアスド・プラグイン推定(KDPE)という新しい手法を提案する。 KDPEは、我々の規則性条件を満たす全ての微分可能なターゲットパラメータを同時に分離する。 我々は、KDPEの使用法を数値的に説明し、理論結果を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5999407512883512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the problem of estimating target parameters in nonparametric models with nuisance parameters, substituting the unknown nuisances with nonparametric estimators can introduce "plug-in bias." Traditional methods addressing this sub-optimal bias-variance trade-offs rely on the influence function (IF) of the target parameter. When estimating multiple target parameters, these methods require debiasing the nuisance parameter multiple times using the corresponding IFs, posing analytical and computational challenges. In this work, we leverage the targeted maximum likelihood estimation framework to propose a novel method named kernel debiased plug-in estimation (KDPE). KDPE refines an initial estimate through regularized likelihood maximization steps, employing a nonparametric model based on reproducing kernel Hilbert spaces. We show that KDPE (i) simultaneously debiases all pathwise differentiable target parameters that satisfy our regularity conditions, (ii) does not require the IF for implementation, and (iii) remains computationally tractable. We numerically illustrate the use of KDPE and validate our theoretical results.
• Abstract（参考訳）: 非パラメトリックモデルにおけるターゲットパラメータをニュアンスパラメータで推定する問題では、未知のニュアンスを非パラメトリック推定器で置換することで、「プラグインバイアス」を導入することができる。 この準最適バイアス分散トレードオフに対処する従来の手法は、対象パラメータの影響関数(IF)に依存している。 複数の対象パラメータを推定する場合、これらの手法は対応するIFを用いて複数のニュアンスパラメータをデバイアスし、解析的および計算的課題を提起する。 本研究では,カーネル・デバイアスド・プラグイン推定(KDPE)という新しい手法を提案する。 KDPEは、再現されたカーネルヒルベルト空間に基づいた非パラメトリックモデルを用いて、正規化された極大化ステップを通じて初期推定を洗練する。 我々は、KDPEが i) 規則性条件を満たす全ての経路微分可能なターゲットパラメータを同時に分離する。 (ii)実装にIFを必要とせず、 (iii)計算能力は保たれている。 我々は、KDPEの使用法を数値的に説明し、理論結果を検証した。

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