論文の概要: Neural Bayes estimators for censored inference with peaks-over-threshold models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15642v3
• Date: Tue, 15 Aug 2023 10:37:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 16:19:34.747581
• Title: Neural Bayes estimators for censored inference with peaks-over-threshold models
• Title（参考訳）: ピークオーバースレッショルドモデルを用いた検閲推論のためのニューラルベイズ推定器
• Authors: Jordan Richards and Matthew Sainsbury-Dale and Andrew Zammit-Mangion and Rapha\"el Huser
• Abstract要約: ニューラルベイズ推定器を用いた確率自由推定の進歩に基づいて、検閲されたピーク・オー・スレッショルドモデルのための高効率な推定器を開発する。 競合する確率ベースアプローチと比較して,計算効率と統計効率の両面で有意な向上を示した。 本研究では,高次元空間的極端依存モデルを用いて高速な推定を行うことにより,推定値の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Making inference with spatial extremal dependence models can be computationally burdensome since they involve intractable and/or censored likelihoods. Building on recent advances in likelihood-free inference with neural Bayes estimators, that is, neural networks that approximate Bayes estimators, we develop highly efficient estimators for censored peaks-over-threshold models that encode censoring information in the neural network architecture. Our new method provides a paradigm shift that challenges traditional censored likelihood-based inference methods for spatial extremal dependence models. Our simulation studies highlight significant gains in both computational and statistical efficiency, relative to competing likelihood-based approaches, when applying our novel estimators to make inference with popular extremal dependence models, such as max-stable, $r$-Pareto, and random scale mixture process models. We also illustrate that it is possible to train a single neural Bayes estimator for a general censoring level, precluding the need to retrain the network when the censoring level is changed. We illustrate the efficacy of our estimators by making fast inference on hundreds-of-thousands of high-dimensional spatial extremal dependence models to assess extreme particulate matter 2.5 microns or less in diameter (PM2.5) concentration over the whole of Saudi Arabia.
• Abstract（参考訳）: 空間的極値依存モデルを用いた推論は、難解かつ検閲された確率を伴うため、計算量的に負担がかかる。 ニューラルネットワークアーキテクチャにおける検閲情報をエンコードする検閲されたピークオーバホールドモデルに対して,ベイズ推定器を近似したニューラルネットワークを用いた確率自由推定の最近の進歩に基づいて,高効率な推定器を開発した。 提案手法は,空間的極値依存モデルに対する従来の検閲に基づく推論手法に挑戦するパラダイムシフトを提供する。 我々のシミュレーション研究は、max-stable、$r$-pareto、ランダムスケール混合プロセスモデルなどの一般的な極値依存モデルを用いて推論を行うために、新しい推定器を適用した場合、計算効率と統計効率の両方において有意な向上を示す。 また,1つのニューラルネットワークベイズ推定器を一般検閲レベルでトレーニングすることは可能であり,検閲レベルが変更された場合のネットワークの再トレーニングは不要であることを示す。 サウジアラビア全土の過大粒子状物質2.5ミクロン以下(PM2.5)濃度を評価するために,高次元空間超依存性モデル数百個を高速に推定することにより,推定装置の有効性を検証した。

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