論文の概要: Statistical inference for pairwise comparison models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08463v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 16:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 19:14:30.756956
• Title: Statistical inference for pairwise comparison models
• Title（参考訳）: 双対比較モデルの統計的推論
• Authors: Ruijian Han and Wenlu Tang and Yiming Xu
• Abstract要約: 本稿では,ペアワイズ比較モデルの幅広いクラスにおいて,最大極大推定器の正規化結果を確立する。 本研究は, 様々なペア比較モデルにおいて, 統計的推論を行うための最初の統一理論を提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.167830237917662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pairwise comparison models are used for quantitatively evaluating utility and ranking in various fields. The increasing scale of modern problems underscores the need to understand statistical inference in these models when the number of subjects diverges, which is currently lacking in the literature except in a few special instances. This paper addresses this gap by establishing an asymptotic normality result for the maximum likelihood estimator in a broad class of pairwise comparison models. The key idea lies in identifying the Fisher information matrix as a weighted graph Laplacian matrix which can be studied via a meticulous spectral analysis. Our findings provide the first unified theory for performing statistical inference in a wide range of pairwise comparison models beyond the Bradley--Terry model, benefiting practitioners with a solid theoretical guarantee for their use. Simulations utilizing synthetic data are conducted to validate the asymptotic normality result, followed by a hypothesis test using a tennis competition dataset.
• Abstract（参考訳）: ペアワイズ比較モデルは、様々な分野の実用性とランキングを定量的に評価するために用いられる。 現代の問題の増加は、いくつかの特別な事例を除いて、現在文献に欠けている対象の数が分散するときに、これらのモデルにおける統計的推論を理解する必要性を浮き彫りにしている。 本稿では, ペアワイズ比較モデルの広いクラスにおいて, 最大極大推定器に対する漸近正規化結果を確立することにより, このギャップを解消する。 重要なアイデアはフィッシャー情報行列を重み付けグラフラプラシアン行列として同定することであり、これは注意深いスペクトル分析によって研究できる。 本研究は,ブラッドリー・テリーモデルを超えて,幅広い対数比較モデルにおいて統計的推論を行うための最初の統一理論を提供する。 合成データを用いたシミュレーションを行い、漸近正規性結果を検証するとともに、テニス競技データセットを用いた仮説試験を行う。

関連論文リスト

• Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings [53.17563688225137]
  シミュレーションベース推論(SBI)は、入力パラメータを所定の観測に関連付ける後部分布を近似することができる。 本研究では、モデルのパラメータをより正確に推測するために、複数の観測値が利用できる、背の高いデータ拡張について考察する。 提案手法を,最近提案した各種数値実験の競合手法と比較し,数値安定性と計算コストの観点から,その優位性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T09:23:36Z)
• Unveil Conditional Diffusion Models with Classifier-free Guidance: A Sharp Statistical Theory [87.00653989457834]
  条件付き拡散モデルは現代の画像合成の基礎となり、計算生物学や強化学習などの分野に広く応用されている。 経験的成功にもかかわらず、条件拡散モデルの理論はほとんど欠落している。 本稿では,条件拡散モデルを用いた分布推定の急激な統計的理論を提示することにより,ギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:08:24Z)
• The Infinitesimal Jackknife and Combinations of Models [2.457924087844968]
  Infinitesimal Jackknife を拡張して、任意の2つのモデル間の共分散を推定する。 これはモデルの組み合わせの不確実性を定量化したり、異なるモデルを比較するためのテスト統計を構築するのに使うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T22:37:44Z)
• Nonparametric likelihood-free inference with Jensen-Shannon divergence for simulator-based models with categorical output [1.4298334143083322]
  シミュレータに基づく統計モデルに対する自由な推論は、機械学習と統計のコミュニティの両方において、関心の高まりを招いている。 本稿では、Jensen-Shannon- divergenceの計算特性を用いて、モデルパラメータに対する推定、仮説テスト、信頼区間の構築を可能にする理論的結果のセットを導出する。 このような近似はより集中的なアプローチの素早い代替手段であり、シミュレーターベースモデルの多種多様な応用には魅力的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-22T18:00:13Z)
• Optimal regularizations for data generation with probabilistic graphical models [0.0]
  経験的に、よく調和された正規化スキームは、推論されたモデルの品質を劇的に改善する。 生成的ペアワイドグラフィカルモデルの最大Aポストエリオーリ(MAP)推論におけるL2とL1の正規化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T14:45:16Z)
• Nonparametric Functional Analysis of Generalized Linear Models Under Nonlinear Constraints [0.0]
  本稿では、一般化線形モデルのための新しい非パラメトリック方法論を紹介する。 これは二項回帰の強さとカテゴリーデータに対する潜在変数の定式化の強さを組み合わせたものである。 これは最近公開された方法論のパラメトリックバージョンを拡張し、一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T04:49:59Z)
• A comprehensive comparative evaluation and analysis of Distributional Semantic Models [61.41800660636555]
  我々は、静的DSMによって生成されたり、BERTによって生成された文脈化されたベクトルを平均化して得られるような、型分布ベクトルの包括的評価を行う。 その結果、予測ベースモデルの優越性は現実よりも明らかであり、ユビキタスではないことが明らかとなった。 我々は認知神経科学からRepresentational similarity Analysis(RSA)の方法論を借りて、分布モデルによって生成された意味空間を検査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T15:18:06Z)
• Good Classifiers are Abundant in the Interpolating Regime [64.72044662855612]
  補間分類器間のテストエラーの完全な分布を正確に計算する手法を開発した。 テストエラーは、最悪の補間モデルのテストエラーから大きく逸脱する、小さな典型的な$varepsilon*$に集中する傾向にある。 以上の結果から,統計的学習理論における通常の解析手法は,実際に観測された優れた一般化性能を捉えるのに十分な粒度にはならない可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T21:12:31Z)
• Marginal likelihood computation for model selection and hypothesis testing: an extensive review [66.37504201165159]
  この記事では、このトピックの最先端に関する総合的な研究について紹介する。 さまざまなテクニックの制限、メリット、コネクション、差異を強調します。 また、不適切な事前利用の問題や解決法についても述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-17T18:31:58Z)
• Asymptotic Analysis of an Ensemble of Randomly Projected Linear Discriminants [94.46276668068327]
  [1]では、ランダムに投影された線形判別式のアンサンブルを用いてデータセットを分類する。 我々は,計算コストのかかるクロスバリデーション推定器の代替として,誤分類確率の一貫した推定器を開発する。 また、実データと合成データの両方で投影次元を調整するための推定器の使用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T12:47:04Z)
• A General Pairwise Comparison Model for Extremely Sparse Networks [5.298287413134346]
  ネットワークの間隔が最小に近い条件下で、被検者の潜伏スコアベクトルの最大確率推定器が一様であることを示す。 この結果から, 大規模対比較ネットワークにおける推定における最大確率推定器の正当性が保証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T16:39:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。