論文の概要: Simulation-based Bayesian inference under model misspecification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12315v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 01:47:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:33:33.376710
• Title: Simulation-based Bayesian inference under model misspecification
• Title（参考訳）: モデルミス種別に基づくシミュレーションに基づくベイズ推定
• Authors: Ryan P. Kelly, David J. Warne, David T. Frazier, David J. Nott, Michael U. Gutmann, Christopher Drovandi,
• Abstract要約: 本研究は,SBI法が抱える課題を,モデル不特定の下での課題に焦点をあてる。 誤特定の影響を緩和することを目的とした最近の研究を集約する。 一般的なSBI手法の脆弱性と,誤特定・不正な代替手段の有効性を両立させるため,実証実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2490325931915285
• License:
• Abstract: Simulation-based Bayesian inference (SBI) methods are widely used for parameter estimation in complex models where evaluating the likelihood is challenging but generating simulations is relatively straightforward. However, these methods commonly assume that the simulation model accurately reflects the true data-generating process, an assumption that is frequently violated in realistic scenarios. In this paper, we focus on the challenges faced by SBI methods under model misspecification. We consolidate recent research aimed at mitigating the effects of misspecification, highlighting three key strategies: i) robust summary statistics, ii) generalised Bayesian inference, and iii) error modelling and adjustment parameters. To illustrate both the vulnerabilities of popular SBI methods and the effectiveness of misspecification-robust alternatives, we present empirical results on an illustrative example.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションに基づくベイズ推定(SBI)法は、確率を評価することは困難であるが、シミュレーションを生成することは比較的容易である複雑なモデルにおいて、パラメータ推定に広く用いられている。 しかし、これらの手法はシミュレーションモデルが真のデータ生成過程を正確に反映していると仮定することが多い。 本稿では,SBI手法が抱える課題を,モデルミススペクテーションにおける課題に焦点をあてる。 我々は、誤特定の影響を緩和することを目的とした最近の研究を集約し、3つの重要な戦略を強調した。 一 堅実な要約統計 二 ベイズ推論の一般化、及び 三 エラーモデリング及び調整パラメータ 一般的なSBI手法の脆弱性と誤特定・不正な代替手段の有効性を両立させるため,実証実験の結果を例に提示する。

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