論文の概要: Local Prediction-Powered Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18321v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 22:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 07:00:37.302751
• Title: Local Prediction-Powered Inference
• Title（参考訳）: 局所予測による推論
• Authors: Yanwu Gu, Dong Xia,
• Abstract要約: 本稿では,PPIを用いた局所多変量回帰のための特定のアルゴリズムを提案する。 信頼区間, バイアス補正, カバレッジ確率を解析し, アルゴリズムの正しさと優越性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.174572371800217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To infer a function value on a specific point $x$, it is essential to assign higher weights to the points closer to $x$, which is called local polynomial / multivariable regression. In many practical cases, a limited sample size may ruin this method, but such conditions can be improved by the Prediction-Powered Inference (PPI) technique. This paper introduced a specific algorithm for local multivariable regression using PPI, which can significantly reduce the variance of estimations without enlarge the error. The confidence intervals, bias correction, and coverage probabilities are analyzed and proved the correctness and superiority of our algorithm. Numerical simulation and real-data experiments are applied and show these conclusions. Another contribution compared to PPI is the theoretical computation efficiency and explainability by taking into account the dependency of the dependent variable.
• Abstract（参考訳）: 特定の点 $x$ 上の関数値を推測するためには、より高次の重みを $x$ に近い点に割り当てることが不可欠である。 多くのケースでは、限られたサンプルサイズでこの手法を台無しにすることができるが、予測パワー推論(PPI)技術により、そのような条件を改善することができる。 本稿では,PPIを用いた局所多変量回帰のアルゴリズムを提案する。 信頼区間, バイアス補正, カバレッジ確率を解析し, アルゴリズムの正しさと優越性を検証した。 数値シミュレーションと実データ実験を適用し,これらの結論を示す。 PPIに対するもうひとつの貢献は、従属変数の依存性を考慮した理論計算効率と説明可能性である。

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