論文の概要: Lipschitz-Driven Inference: Bias-corrected Confidence Intervals for Spatial Linear Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06067v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 23:20:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:50.631364
• Title: Lipschitz-Driven Inference: Bias-corrected Confidence Intervals for Spatial Linear Models
• Title（参考訳）: リプシッツ駆動推論:空間線形モデルに対するバイアス補正信頼区間
• Authors: David R. Burt, Renato Berlinghieri, Stephen Bates, Tamara Broderick,
• Abstract要約: 空間線形モデルにおける信頼区間を構成する既存の手法は、未計算の偏りにより、正しいカバレッジを提供できないことを示す。 本稿では,推定手順のバイアスを考慮した新しい信頼区間構成を提案する。 提案手法は,理論と実験の両面から名目カバレッジを実現することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.063765269659076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Linear models remain ubiquitous in modern spatial applications - including climate science, public health, and economics - due to their interpretability, speed, and reproducibility. While practitioners generally report a form of uncertainty, popular spatial uncertainty quantification methods do not jointly handle model misspecification and distribution shift - despite both being essentially always present in spatial problems. In the present paper, we show that existing methods for constructing confidence (or credible) intervals in spatial linear models fail to provide correct coverage due to unaccounted-for bias. In contrast to classical methods that rely on an i.i.d. assumption that is inappropriate in spatial problems, in the present work we instead make a spatial smoothness (Lipschitz) assumption. We are then able to propose a new confidence-interval construction that accounts for bias in the estimation procedure. We demonstrate that our new method achieves nominal coverage via both theory and experiments. Code to reproduce experiments is available at https://github.com/DavidRBurt/Lipschitz-Driven-Inference.
• Abstract（参考訳）: 線形モデルは、その解釈可能性、速度、再現性のために、気候科学、公衆衛生、経済など、現代の空間的応用においてユビキタスなままである。 実践者は一般に不確実性の形式を報告するが、一般的な空間不確実性の定量化手法は、本質的には空間問題に必ず存在するにもかかわらず、モデルの誤特定と分布シフトを共同で扱わない。 本稿では,空間線形モデルにおいて,信頼区間(あるいは信頼区間)を構築するための既存の手法では,未計算の偏りによる正確なカバレッジが得られないことを示す。 空間問題に不適切である i.d. の仮定に依存する古典的な方法とは対照的に、現在の研究では空間的滑らかさ (Lipschitz) を仮定する。 評価手法のバイアスを考慮した新しい信頼区間構築を提案することができる。 提案手法は,理論と実験の両面から名目カバレッジを実現することを実証する。 実験を再現するコードはhttps://github.com/DavidRBurt/Lipschitz-Driven-Inferenceで公開されている。

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