Fugu-MT 論文翻訳(概要): Orthogonal Bootstrap: Efficient Simulation of Input Uncertainty

論文の概要: Orthogonal Bootstrap: Efficient Simulation of Input Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19145v1
Date: Mon, 29 Apr 2024 23:08:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 15:53:21.681456
Title: Orthogonal Bootstrap: Efficient Simulation of Input Uncertainty
Title（参考訳）: 直交型ブートストラップ:入力不確かさの効率的なシミュレーション
Authors: Kaizhao Liu, Jose Blanchet, Lexing Ying, Yiping Lu,
Abstract要約: 我々は,必要なモンテカルロ複製数を削減できる textbfOrthogonal Bootstrap という新しい手法を提案する。理論的,数値的には,Orthogonal BootstrapはBootstrapの計算コストを大幅に削減し,経験的精度を向上し,構成間隔の同じ幅を維持する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.43391454956318
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Bootstrap is a popular methodology for simulating input uncertainty. However, it can be computationally expensive when the number of samples is large. We propose a new approach called \textbf{Orthogonal Bootstrap} that reduces the number of required Monte Carlo replications. We decomposes the target being simulated into two parts: the \textit{non-orthogonal part} which has a closed-form result known as Infinitesimal Jackknife and the \textit{orthogonal part} which is easier to be simulated. We theoretically and numerically show that Orthogonal Bootstrap significantly reduces the computational cost of Bootstrap while improving empirical accuracy and maintaining the same width of the constructed interval.
Abstract（参考訳）: Bootstrapは入力の不確実性をシミュレートするための一般的な方法論です。しかし、サンプル数が多ければ計算コストがかかる可能性がある。そこで本稿では,モンテカルロ複製に必要な数を削減するための新しい手法として, textbf{Orthogonal Bootstrap}を提案する。 Infinitesimal Jackknife として知られる閉形式の結果を持つ \textit{non-orthogonal part} と、シミュレートが容易な \textit{orthogonal part} である。理論的,数値的には,Orthogonal BootstrapはBootstrapの計算コストを大幅に削減し,経験的精度を向上し,構成間隔の同じ幅を維持する。

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