論文の概要: Estimating Unknown Population Sizes Using the Hypergeometric Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14220v2
• Date: Sun, 9 Jun 2024 21:43:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 01:23:27.615086
• Title: Estimating Unknown Population Sizes Using the Hypergeometric Distribution
• Title（参考訳）: 超幾何分布を用いた未知個体数の推定
• Authors: Liam Hodgson, Danilo Bzdok,
• Abstract要約: 総人口と構成カテゴリーの規模が不明な場合, 個別分布の推定に挑戦する。 本研究では,連続潜伏変数上での分布条件の混合となるデータ生成過程について考察する。 実験データシミュレーションにより,本手法は数値データをモデル化する他の可能性関数よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The multivariate hypergeometric distribution describes sampling without replacement from a discrete population of elements divided into multiple categories. Addressing a gap in the literature, we tackle the challenge of estimating discrete distributions when both the total population size and the sizes of its constituent categories are unknown. Here, we propose a novel solution using the hypergeometric likelihood to solve this estimation challenge, even in the presence of severe under-sampling. We develop our approach to account for a data generating process where the ground-truth is a mixture of distributions conditional on a continuous latent variable, such as with collaborative filtering, using the variational autoencoder framework. Empirical data simulation demonstrates that our method outperforms other likelihood functions used to model count data, both in terms of accuracy of population size estimate and in its ability to learn an informative latent space. We demonstrate our method's versatility through applications in NLP, by inferring and estimating the complexity of latent vocabularies in text excerpts, and in biology, by accurately recovering the true number of gene transcripts from sparse single-cell genomics data.
• Abstract（参考訳）: 多変量超幾何分布は、複数のカテゴリに分けられた個々の要素の集団から置き換えることなくサンプリングを記述する。 文献のギャップに対処するため、人口規模と構成カテゴリーの規模が不明な場合、個別分布を推定する課題に取り組む。 本稿では,重度のアンダーサンプリングが存在する場合でも,この推定課題を解決するために,超幾何的可能性を用いた新しい解を提案する。 本研究では,変動型オートエンコーダフレームワークを用いた協調フィルタリングなどの連続潜時変数上での分布条件の混合となるデータ生成プロセスについて検討する。 実験データシミュレーションにより,本手法は,人口規模推定の精度と情報潜在空間の学習能力の両面において,カウントデータをモデル化する他の可能性関数よりも優れていることが示された。 本手法は, テキスト抽出における潜伏語彙の複雑さを推定し, 推定し, 生物学において, スパース単細胞ゲノムデータから真数の遺伝子転写を正確に復元することにより, NLPの応用を通して, 本手法の汎用性を実証する。

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