論文の概要: Extended Fiducial Inference: Toward an Automated Process of Statistical Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21622v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 14:15:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 17:52:02.755206
• Title: Extended Fiducial Inference: Toward an Automated Process of Statistical Inference
• Title（参考訳）: 拡張されたフィデューシャル推論:統計的推論の自動化プロセスに向けて
• Authors: Faming Liang, Sehwan Kim, Yan Sun,
• Abstract要約: 拡張フィデューシャル推論(EFI)と呼ばれる新しい統計的推論法を開発した。 提案手法は,高度な統計計算技術を活用することにより,フィデューシャル推論の目標を達成する。 EFIはパラメータ推定と仮説テストにおいて大きなアドバンテージを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.277340234795801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While fiducial inference was widely considered a big blunder by R.A. Fisher, the goal he initially set --`inferring the uncertainty of model parameters on the basis of observations' -- has been continually pursued by many statisticians. To this end, we develop a new statistical inference method called extended Fiducial inference (EFI). The new method achieves the goal of fiducial inference by leveraging advanced statistical computing techniques while remaining scalable for big data. EFI involves jointly imputing random errors realized in observations using stochastic gradient Markov chain Monte Carlo and estimating the inverse function using a sparse deep neural network (DNN). The consistency of the sparse DNN estimator ensures that the uncertainty embedded in observations is properly propagated to model parameters through the estimated inverse function, thereby validating downstream statistical inference. Compared to frequentist and Bayesian methods, EFI offers significant advantages in parameter estimation and hypothesis testing. Specifically, EFI provides higher fidelity in parameter estimation, especially when outliers are present in the observations; and eliminates the need for theoretical reference distributions in hypothesis testing, thereby automating the statistical inference process. EFI also provides an innovative framework for semi-supervised learning.
• Abstract（参考訳）: フィデューシャル推論は R.A. Fisher によって広く見なされてきたが、当初「観測に基づくモデルパラメータの不確実性」を目標とした目標は、多くの統計学者によって継続的に追求されてきた。 この目的のために,拡張フィデューシャル推論 (EFI) と呼ばれる新しい統計的推論手法を開発した。 提案手法は,ビッグデータにスケーラブルなまま,高度な統計計算技術を活用することで,フィデューシャル推論の目標を達成する。 EFIは、確率勾配チェインモンテカルロを用いた観測で実現されたランダムエラーを共同で計算し、スパースディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて逆関数を推定する。 スパースDNN推定器の整合性により、観測に埋め込まれた不確実性が推定逆関数を介してモデルパラメータに適切に伝播されることが保証され、下流の統計的推測が検証される。 頻繁な手法やベイズ的手法と比較して、EFIはパラメータ推定と仮説テストにおいて大きな利点がある。 具体的には、EFIは、特に観測中に外れ値が存在する場合、パラメータ推定における忠実度を高くし、仮説テストにおける理論的基準分布の必要性を排除し、統計的推論プロセスを自動化する。 EFIはまた、セミ教師付き学習のための革新的なフレームワークを提供する。

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