論文の概要: Statistical Inference for Weighted Sample Average Approximation in Contextual Stochastic Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12747v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 14:15:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 12:47:10.341245
• Title: Statistical Inference for Weighted Sample Average Approximation in Contextual Stochastic Optimization
• Title（参考訳）: 文脈確率最適化における重み付きサンプル平均近似の統計的推測
• Authors: Yanyuan Wang, Xiaowei Zhang,
• Abstract要約: 文脈最適化は、共変量による文脈情報を含む不確実性の下での意思決定のためのフレームワークを提供する。 まず、問題を正確に解けるときの最適値のwSAA推定に対する中心極限定理を確立する。 次に,計算予算制約による現実シナリオを調査し,サンプルサイズが大きくなるにつれて,統計的精度と計算コストの基本的なトレードオフを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4565642534804486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Contextual stochastic optimization provides a framework for decision-making under uncertainty incorporating observable contextual information through covariates. We analyze statistical inference for weighted sample average approximation (wSAA), a widely-used method for solving contextual stochastic optimization problems. We first establish central limit theorems for wSAA estimates of optimal values when problems can be solved exactly, characterizing how estimation uncertainty scales with covariate sample size. We then investigate practical scenarios with computational budget constraints, revealing a fundamental tradeoff between statistical accuracy and computational cost as sample sizes increase. Through central limit theorems for budget-constrained wSAA estimates, we precisely characterize this statistical-computational tradeoff. We also develop "over-optimizing" strategies for solving wSAA problems that ensure valid statistical inference. Extensive numerical experiments on both synthetic and real-world datasets validate our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: 文脈確率最適化は、共変量による観測可能な文脈情報を組み込んだ不確実性の下での意思決定のためのフレームワークを提供する。 我々は、文脈確率最適化問題の解法である重み付きサンプル平均近似 (wSAA) の統計的推測を解析した。 まず,問題が正確に解ける場合の最適値のwSAA推定に対する中心極限定理を,共変量標本サイズによる推定の不確かさのスケールを特徴付ける。 次に,計算予算制約による現実シナリオを調査し,サンプルサイズが大きくなるにつれて,統計的精度と計算コストの基本的なトレードオフを明らかにする。 予算制約付きwSAA推定のための中心極限定理を通じて、この統計計算トレードオフを正確に特徴づける。 また,有効な統計的推測を確実にするwSAA問題を解決するための「過度に最適化」戦略も開発している。 合成と実世界の両方のデータセットに関する大規模な数値実験により、我々の理論的な結果が検証された。

関連論文リスト

• ODAR: Principled Adaptive Routing for LLM Reasoning via Active Inference [60.958331943869126]
  ODAR-Expertは、原則化されたリソース割り当てによる精度と効率のトレードオフを最適化する適応的なルーティングフレームワークである。 我々は、MATHの98.2%の精度、HumanityのLast Examの54.8%を含む、強く一貫した利得を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-27T05:22:01Z)
• Principled Algorithms for Optimizing Generalized Metrics in Binary Classification [53.604375124674796]
  一般化されたメトリクスを最適化するアルゴリズムを導入し、$H$-consistency と finite-sample generalization bounds をサポートする。 提案手法は,メトリクス最適化を一般化したコスト依存学習問題として再検討する。 我々は,理論性能を保証する新しいアルゴリズムMETROを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-29T01:33:42Z)
• Black-box Optimization with Simultaneous Statistical Inference for Optimal Performance [18.13513199455587]
  ブラックボックス最適化は複雑なシステム管理における意思決定においてしばしば発生する。 我々のゴールは、最適化と統計的推測の2つのタスクをオンライン方式で最適性能に対処することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T02:37:09Z)
• Statistical Inference in Tensor Completion: Optimal Uncertainty Quantification and Statistical-to-Computational Gaps [7.174572371800217]
  本稿では,不完全かつノイズの多い観測を用いて,テンソル線形形式を統計的に推定する簡易かつ効率的な手法を提案する。 これは、信頼区間の構築、ヘテロスケダティックおよびサブ指数雑音下での推論、同時テストなど、様々な統計的推論タスクに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T03:09:52Z)
• Generalization Bounds of Surrogate Policies for Combinatorial Optimization Problems [61.580419063416734]
  最近の構造化学習手法のストリームは、様々な最適化問題に対する技術の実践的状態を改善している。 鍵となる考え方は、インスタンスを別々に扱うのではなく、インスタンス上の統計分布を利用することだ。 本稿では,最適化を容易にし,一般化誤差を改善するポリシを摂動することでリスクを円滑にする手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T12:00:30Z)
• Stratified Prediction-Powered Inference for Hybrid Language Model Evaluation [62.2436697657307]
  予測駆動推論(英: Prediction-powered Inference, PPI)は、人間ラベル付き限られたデータに基づいて統計的推定を改善する手法である。 我々はStratPPI(Stratified Prediction-Powered Inference)という手法を提案する。 単純なデータ階層化戦略を用いることで,基礎的なPPI推定精度を大幅に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T17:37:39Z)
• Likelihood Ratio Confidence Sets for Sequential Decision Making [51.66638486226482]
  確率に基づく推論の原理を再検討し、確率比を用いて妥当な信頼シーケンスを構築することを提案する。 本手法は, 精度の高い問題に特に適している。 提案手法は,オンライン凸最適化への接続に光を当てることにより,推定器の最適シーケンスを確実に選択する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T00:10:21Z)
• A Note on Task-Aware Loss via Reweighing Prediction Loss by Decision-Regret [11.57423546614283]
  我々は予測最適化の意思決定対応版を提案する。 コストの(非重みのない)パイロット推定器が犯した決定の後悔による予測誤差を再検討する。 このアプローチは"予測を最適化する"フレームワークよりも改善する可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T18:59:35Z)
• Data-Driven Sample Average Approximation with Covariate Information [0.0]
  我々は、コパラメトリックの同時観測とともに、最適化モデル内の不確実なパラメータの観測を行う際に、データ駆動意思決定のための最適化について検討する。 本稿では,機械学習予測モデルをプログラムサンプル平均近似(SAA)に組み込んだ3つのデータ駆動フレームワークについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-27T14:45:04Z)
• Off-Policy Evaluation with Policy-Dependent Optimization Response [90.28758112893054]
  我々は,テキスト政治に依存した線形最適化応答を用いた非政治評価のための新しいフレームワークを開発した。 摂動法による政策依存推定のための非バイアス推定器を構築する。 因果介入を最適化するための一般的なアルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-25T20:25:37Z)
• Differential privacy and robust statistics in high dimensions [49.50869296871643]
  高次元Propose-Test-Release (HPTR) は指数的メカニズム、頑健な統計、Propose-Test-Release メカニズムという3つの重要なコンポーネントの上に構築されている。 本論文では,HPTRが複数のシナリオで最適サンプル複雑性をほぼ達成していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-12T06:36:40Z)
• Integrated Conditional Estimation-Optimization [6.037383467521294]
  確率のある不確実なパラメータを文脈的特徴情報を用いて推定できる実世界の多くの最適化問題である。 不確実なパラメータの分布を推定する標準的な手法とは対照的に,統合された条件推定手法を提案する。 当社のI CEOアプローチは、穏健な条件下で理論的に一貫性があることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T04:49:35Z)
• Outlier-Robust Sparse Estimation via Non-Convex Optimization [73.18654719887205]
  空間的制約が存在する場合の高次元統計量と非破壊的最適化の関連について検討する。 これらの問題に対する新規で簡単な最適化法を開発した。 結論として、効率よくステーションに収束する一階法は、これらのタスクに対して効率的なアルゴリズムを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T17:38:24Z)
• Heavy-tailed Streaming Statistical Estimation [58.70341336199497]
  ストリーミング$p$のサンプルから重み付き統計推定の課題を考察する。 そこで我々は,傾きの雑音に対して,よりニュアンスな条件下での傾きの傾きの低下を設計し,より詳細な解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T21:30:27Z)
• Amortized Conditional Normalized Maximum Likelihood: Reliable Out of Distribution Uncertainty Estimation [99.92568326314667]
  本研究では,不確実性推定のための拡張性のある汎用的アプローチとして,償却条件正規化最大値(ACNML)法を提案する。 提案アルゴリズムは条件付き正規化最大度(CNML)符号化方式に基づいており、最小記述長の原理に従って最小値の最適特性を持つ。 我々は、ACNMLが、分布外入力のキャリブレーションの観点から、不確実性推定のための多くの手法と好意的に比較することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T08:04:34Z)
• Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy [101.32305022521024]
  我々は,人口レベルでのアルゴリズムの決定論的収束率と,$n$サンプルに基づく経験的対象に適用した場合の(不安定性)の間の相互作用に基づいて,統計的精度を得るフレームワークを開発する。 本稿では,ガウス混合推定,非線形回帰モデル,情報的非応答モデルなど,いくつかの具体的なモデルに対する一般結果の応用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T22:30:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。