論文の概要: Debiasing Synthetic Data Generated by Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04216v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 19:24:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:40:08.842200
• Title: Debiasing Synthetic Data Generated by Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深部生成モデルによる合成データのデバイアス化
• Authors: Alexander Decruyenaere, Heidelinde Dehaene, Paloma Rabaey, Christiaan Polet, Johan Decruyenaere, Thomas Demeester, Stijn Vansteelandt,
• Abstract要約: 合成データ生成のための深部生成モデル(DGM)は、合成データ解析においてバイアスと不正確性を誘導する。 本稿では,DGMが生成する合成データを,特定のデータ解析のためにターゲットとする新たな戦略を提案する。 提案手法は, 偏差を考慮し, 収束率を向上し, 容易に近似された大きなサンプル分散を持つ推定器の計算を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.165159490379146
• License:
• Abstract: While synthetic data hold great promise for privacy protection, their statistical analysis poses significant challenges that necessitate innovative solutions. The use of deep generative models (DGMs) for synthetic data generation is known to induce considerable bias and imprecision into synthetic data analyses, compromising their inferential utility as opposed to original data analyses. This bias and uncertainty can be substantial enough to impede statistical convergence rates, even in seemingly straightforward analyses like mean calculation. The standard errors of such estimators then exhibit slower shrinkage with sample size than the typical 1 over root-$n$ rate. This complicates fundamental calculations like p-values and confidence intervals, with no straightforward remedy currently available. In response to these challenges, we propose a new strategy that targets synthetic data created by DGMs for specific data analyses. Drawing insights from debiased and targeted machine learning, our approach accounts for biases, enhances convergence rates, and facilitates the calculation of estimators with easily approximated large sample variances. We exemplify our proposal through a simulation study on toy data and two case studies on real-world data, highlighting the importance of tailoring DGMs for targeted data analysis. This debiasing strategy contributes to advancing the reliability and applicability of synthetic data in statistical inference.
• Abstract（参考訳）: 合成データはプライバシー保護に大きな可能性を秘めているが、その統計分析は革新的なソリューションを必要とする重要な課題を招いている。 合成データ生成に深層生成モデル(DGM)を用いることは、合成データ解析にかなりのバイアスと不正確さをもたらすことが知られており、元のデータ解析とは対照的に、その推論の有用性を損なう。 このバイアスと不確実性は、平均計算のような一見単純な分析であっても、統計的収束率を妨げるのに十分である。 そのような推定器の標準誤差は、ルート=n$レートよりも典型的な1よりも遅いサンプルサイズで縮退を示す。 これは、p値や信頼区間といった基本的な計算を複雑にし、現在は簡単な治療法が存在しない。 これらの課題に対応するため、我々はDGMが作成した合成データを特定のデータ分析のためにターゲットとする新たな戦略を提案する。 偏見に富んだ機械学習から洞察を導き、バイアスを考慮し、収束率を高め、容易に近似された大きなサンプル分散を持つ推定器の計算を容易にする。 我々は,玩具データに関するシミュレーション研究と実世界のデータに関する2つのケーススタディを通じて提案手法を実証し,ターゲットデータ解析におけるDGMの調整の重要性を強調した。 このデバイアスング戦略は、統計的推論における合成データの信頼性と適用性の向上に寄与する。

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