論文の概要: Quasi-Bayes empirical Bayes: a sequential approach to the Poisson compound decision problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07651v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 09:04:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:59.163601
• Title: Quasi-Bayes empirical Bayes: a sequential approach to the Poisson compound decision problem
• Title（参考訳）: 準ベイズ経験的ベイズ:ポアソン複式決定問題への逐次的アプローチ
• Authors: Stefano Favaro, Sandra Fortini,
• Abstract要約: ストリーミングやオンラインドメインにおけるPoissonの複合決定問題について検討する。 準ベイズ的アプローチを頼りに、シーケンシャルなポアソンの平均推定値を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.10052009802944
• License:
• Abstract: The Poisson compound decision problem is a classical problem in statistics, for which parametric and nonparametric empirical Bayes methodologies are available to estimate the Poisson's means in static or batch domains. In this paper, we consider the Poisson compound decision problem in a streaming or online domain. By relying on a quasi-Bayesian approach, often referred to as Newton's algorithm, we obtain sequential Poisson's mean estimates that are of easy evaluation, computationally efficient and with a constant computational cost as data increase, which is desirable for streaming data. Large sample asymptotic properties of the proposed estimates are investigated, also providing frequentist guarantees in terms of a regret analysis. We validate empirically our methodology, both on synthetic and real data, comparing against the most popular alternatives.
• Abstract（参考訳）: ポアソン複式決定問題は統計学における古典的な問題であり、静的またはバッチ領域におけるポアソンの手段を推定するためにパラメトリックおよび非パラメトリックなベイズ法が利用できる。 本稿では,ストリーミングやオンラインドメインにおけるPoisson複合決定問題について考察する。 準ベイズ的アプローチ(しばしばニュートンのアルゴリズムと呼ばれる)を頼りにすることで、連続的なポアソンの平均推定値を得る。 提案した推定値の大規模なサンプル漸近特性について検討し, 後悔解析の観点からの頻繁な保証も提供する。 合成データと実データの両方を用いて、我々の方法論を実証的に検証し、最も一般的な方法と比較する。

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