論文の概要: Adaptive and Stratified Subsampling Techniques for High Dimensional Non-Standard Data Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12367v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 08:39:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:40:39.612868
• Title: Adaptive and Stratified Subsampling Techniques for High Dimensional Non-Standard Data Environments
• Title（参考訳）: 高次元非標準データ環境に対する適応的・階層的サブサンプリング技術
• Authors: Prateek Mittal, Jai Dalmotra, Joohi Chauhan,
• Abstract要約: 本稿では,非標準データ環境における高次元パラメータ推定の課題に対処する。 本稿では,頑健なサブサンプリング手法,特に適応サンプリング重要度(AIS)と階層サブサンプリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.41693258511832
• License:
• Abstract: This paper addresses the challenge of estimating high-dimensional parameters in non-standard data environments, where traditional methods often falter due to issues such as heavy-tailed distributions, data contamination, and dependent observations. We propose robust subsampling techniques, specifically Adaptive Importance Sampling (AIS) and Stratified Subsampling, designed to enhance the reliability and efficiency of parameter estimation. Under some clearly outlined conditions, we establish consistency and asymptotic normality for the proposed estimators, providing non-asymptotic error bounds that quantify their performance. Our theoretical foundations are complemented by controlled experiments demonstrating the superiority of our methods over conventional approaches. By bridging the gap between theory and practice, this work offers significant contributions to robust statistical estimation, paving the way for advancements in various applied domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元パラメータを非標準データ環境で推定する上での課題について論じる。 本稿では, パラメータ推定の信頼性と効率を高めるために, 頑健なサブサンプリング手法, 特にAdaptive Importance Smpling (AIS) と Stratified Subsamplingを提案する。 いくつかの明確な条件の下で、提案した推定器の整合性と漸近正規性を確立し、その性能を定量化する非漸近誤差境界を提供する。 提案手法が従来の手法よりも優れていることを示す制御実験により,本理論の基礎を補完する。 理論と実践のギャップを埋めることにより、この研究は頑健な統計的推定に重要な貢献をし、様々な応用領域における進歩の道を開いた。

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