論文の概要: High-probability minimax lower bounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13447v2
• Date: Thu, 4 Jul 2024 15:08:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 22:35:04.343474
• Title: High-probability minimax lower bounds
• Title（参考訳）: 高確率ミニマックス下界
• Authors: Tianyi Ma, Kabir A. Verchand, Richard J. Samworth,
• Abstract要約: ミニマックス量子化の概念を導入し、その量子化レベルへの依存を明確にする。 我々は、古典的なル・カム法とファノ法の高確率変種を開発し、局所的なミニマックスリスクの下限をミニマックス量子化上の下限に変換する技術を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5993680263955947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The minimax risk is often considered as a gold standard against which we can compare specific statistical procedures. Nevertheless, as has been observed recently in robust and heavy-tailed estimation problems, the inherent reduction of the (random) loss to its expectation may entail a significant loss of information regarding its tail behaviour. In an attempt to avoid such a loss, we introduce the notion of a minimax quantile, and seek to articulate its dependence on the quantile level. To this end, we develop high-probability variants of the classical Le Cam and Fano methods, as well as a technique to convert local minimax risk lower bounds to lower bounds on minimax quantiles. To illustrate the power of our framework, we deploy our techniques on several examples, recovering recent results in robust mean estimation and stochastic convex optimisation, as well as obtaining several new results in covariance matrix estimation, sparse linear regression, nonparametric density estimation and isotonic regression. Our overall goal is to argue that minimax quantiles can provide a finer-grained understanding of the difficulty of statistical problems, and that, in wide generality, lower bounds on these quantities can be obtained via user-friendly tools.
• Abstract（参考訳）: ミニマックスリスクはしばしば、特定の統計手順を比較するための金の標準と見なされる。 しかし、最近、頑丈で重み付けされた推定問題で観測されたように、(ランダム)損失の予想に対する固有の減少は、その尾の振る舞いに関する情報のかなりの損失を伴う可能性がある。 このような損失を避けるため、ミニマックス量子化の概念を導入し、その量子化レベルへの依存を明確にする。 この目的のために、古典的なル・カム法とファノ法の高確率変種を開発するとともに、局所的なミニマックスリスクの下限をミニマックス量子化上の下限に変換する手法を開発する。 フレームワークのパワーを説明するため,本手法をいくつかの例に展開し,ロバスト平均推定および確率凸最適化の最近の結果と,共分散行列推定,疎線形回帰,非パラメトリック密度推定,等調回帰の新たな結果を得た。 我々の全体的なゴールは、ミニマックス量子化は統計問題の難易度をより細かく理解し、より一般に、これらの量に対する低い境界は、ユーザフレンドリーなツールによって得ることができる、と論じることである。

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