Fugu-MT 論文翻訳(概要): Winners with Confidence: Discrete Argmin Inference with an Application to Model Selection

論文の概要: Winners with Confidence: Discrete Argmin Inference with an Application to Model Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02060v2
Date: Wed, 04 Dec 2024 17:43:10 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-05 15:04:11.597597
Title: Winners with Confidence: Discrete Argmin Inference with an Application to Model Selection
Title（参考訳）: 自信を持つ勝者: モデル選択への応用とArgmin推論の離散化
Authors: Tianyu Zhang, Hao Lee, Jing Lei,
Abstract要約: 本研究では,ベクトル雑音観測の最小値の指標を求める問題について検討する。この問題は、人口/政治比較、離散的最大可能性、モデル選択に関係している。我々は,高次元設定においても,異常な正常なテスト統計を発達させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.62889979871371
License:
Abstract: We study the problem of finding the index of the minimum value of a vector from noisy observations. This problem is relevant in population/policy comparison, discrete maximum likelihood, and model selection. We develop an asymptotically normal test statistic, even in high-dimensional settings and with potentially many ties in the population mean vector, by integrating concepts and tools from cross-validation and differential privacy. The key technical ingredient is a central limit theorem for globally dependent data. We also propose practical ways to select the tuning parameter that adapts to the signal landscape. Numerical experiments and data examples demonstrate the ability of the proposed method to achieve a favorable bias-variance trade-off in practical scenarios.
Abstract（参考訳）: 本研究では,雑音観測からベクトルの最小値の指数を求める問題について検討する。この問題は、人口/政治比較、離散的最大可能性、モデル選択に関係している。我々は,クロスバリデーションと差分プライバシーの概念とツールを統合することで,高次元設定でも,人口平均ベクトルが潜在的に多くの関係を持つ,漸近的に正常なテスト統計法を開発する。重要な技術的要素は、グローバル依存データに対する中心極限定理である。また,信号ランドスケープに適応するチューニングパラメータを選択するための実用的な方法を提案する。数値実験とデータ例は,提案手法が実用的なシナリオにおいて有利なバイアス分散トレードオフを実現する能力を示すものである。

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