論文の概要: Statistical Inference with Limited Memory: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15225v1
• Date: Sat, 23 Dec 2023 11:14:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 19:16:19.662977
• Title: Statistical Inference with Limited Memory: A Survey
• Title（参考訳）: メモリ制限による統計的推測:調査
• Authors: Tomer Berg, Or Ordentlich, Ofer Shayevitz
• Abstract要約: いくつかの標準問題において,メモリ制約下での統計的推論の現状を概観する。 本稿では,この開発分野の主な成果について論じるとともに,再帰的なテーマを同定することにより,アルゴリズム構築のための基本的な構成要素を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.1915733653691
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The problem of statistical inference in its various forms has been the subject of decades-long extensive research. Most of the effort has been focused on characterizing the behavior as a function of the number of available samples, with far less attention given to the effect of memory limitations on performance. Recently, this latter topic has drawn much interest in the engineering and computer science literature. In this survey paper, we attempt to review the state-of-the-art of statistical inference under memory constraints in several canonical problems, including hypothesis testing, parameter estimation, and distribution property testing/estimation. We discuss the main results in this developing field, and by identifying recurrent themes, we extract some fundamental building blocks for algorithmic construction, as well as useful techniques for lower bound derivations.
• Abstract（参考訳）: 様々な形態の統計推論の問題は、数十年にわたる広範な研究の対象となっている。 たいていの取り組みは、利用可能なサンプル数の関数として振る舞いを特徴付けることに重点を置いており、メモリ制限がパフォーマンスに与える影響をはるかに少なくしている。 近年、この話題は工学と計算機科学の文学に大きな関心を寄せている。 本稿では, メモリ制約下での統計的推論の現状を, 仮説テスト, パラメータ推定, 分布特性テスト/推定など, いくつかの正準問題で概観する。 本稿では,この発展分野における主な結果について考察し,再帰的テーマを同定することにより,アルゴリズム構築のための基本的な構成要素を抽出し,下限導出のための有用な手法を提案する。

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