論文の概要: Bernstein-von Mises for Adaptively Collected Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06639v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 02:36:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.038608
• Title: Bernstein-von Mises for Adaptively Collected Data
• Title（参考訳）: 適応収集データに対するBernstein-vonミス
• Authors: Kevin Du, Yash Nair, Lucas Janson,
• Abstract要約: 適応的に収集されたデータにおいて,ベイズ型UQとウォルド型頻繁性UQの等価性を証明した。 我々は、様々なシミュレーションを通して、我々の理論(肯定的かつ否定的)を実証的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.183946294364821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty quantification (UQ) for adaptively collected data, such as that coming from adaptive experiments, bandits, or reinforcement learning, is necessary for critical elements of data collection such as ensuring safety and conducting after-study inference. The data's adaptivity creates significant challenges for frequentist UQ, yet Bayesian UQ remains the same as if the data were independent and identically distributed (i.i.d.), making it an appealing and commonly used approach. Bayesian UQ requires the (correct) specification of a prior distribution while frequentist UQ does not, but for i.i.d. data the celebrated Bernstein-von Mises theorem shows that as the sample size grows, the prior 'washes out' and Bayesian UQ becomes frequentist-valid, implying that the choice of prior need not be a major impediment to Bayesian UQ as it makes no difference asymptotically. This paper for the first time extends the Bernstein-von Mises theorem to adaptively collected data, proving asymptotic equivalence between Bayesian UQ and Wald-type frequentist UQ in this challenging setting. Our result showing this asymptotic agreement does not require the standard stability condition required by works studying validity of Wald-type frequentist UQ; in cases where stability is satisfied, our results combined with these prior studies of frequentist UQ imply frequentist validity of Bayesian UQ. Counterintuitively however, they also provide a negative result that Bayesian UQ is not asymptotically frequentist valid when stability fails, despite the fact that the prior washes out and Bayesian UQ asymptotically matches standard Wald-type frequentist UQ. We empirically validate our theory (positive and negative) via a range of simulations.
• Abstract（参考訳）: 適応的な実験、盗賊、強化学習など、適応的に収集されたデータに対する不確実性定量化(UQ)は、安全性の確保やアフタースタディ推論の実行といったデータ収集の重要な要素に必要である。 データの適応性は、頻繁なUQにとって重大な課題を生み出すが、ベイジアンUQは、データが独立で同一に分散されている(すなわち、d)場合と同じであり、魅力的で一般的に使用されるアプローチである。 ベイジアン UQ は、頻繁な UQ がそうでない間に、事前分布の(正しい)仕様を必要とするが、すなわち、有名なベルンシュタイン・ヴォン・ミセスの定理は、サンプルのサイズが大きくなると、ベイジアン UQ は頻繁な正則となり、ベイジアン UQ の選択は漸近的に違いを起こさないため、ベイジアン UQ の主要な障害にならないことを示唆している。 この論文はベルンシュタイン・ヴォン・ミセスの定理を適応的に収集したデータに拡張し、この挑戦的な環境でベイズ型UQとヴァルト型UQの漸近的等価性を証明した。 この漸近的合意は、ウォルド型頻繁性UQの妥当性を研究する作業に必要な標準安定性条件を必要としない。 しかし、それらはまた、ベイジアンUQが不安定な場合に漸近的頻繁さが有効でないという否定的な結果を与える。 我々は、様々なシミュレーションを通して、我々の理論(肯定的かつ否定的)を実証的に検証する。

関連論文リスト

• Toward Unsupervised Realistic Visual Question Answering [70.67698100148414]
  現実的なVQA(RVQA)の問題について検討し、モデルが答えられない質問(UQ)を拒絶し、答えられる質問(AQ)に答えなければならない。 1)データセットには不整合UQが多すぎること,(2)多数の注釈付きUQがトレーニングに必要とされること,の2つの欠点を最初に指摘した。 我々は、既存のVQAデータセットのAQと約29万の人間の注釈付きUQを組み合わせた新しいテストデータセットRGQAを提案する。 これは、画像と質問をランダムにペアリングして得られる擬似UQと、それを結合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T06:58:29Z)
• Sequential Kernelized Independence Testing [77.237958592189]
  我々は、カーネル化依存度にインスパイアされたシーケンシャルなカーネル化独立試験を設計する。 シミュレーションデータと実データの両方にアプローチのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T18:08:42Z)
• Towards Clear Expectations for Uncertainty Estimation [64.20262246029286]
  不確実性定量化(UQ)は、信頼できる機械学習(ML)を実現するために不可欠である ほとんどのUQ手法は、異なる不整合評価プロトコルに悩まされている。 この意見書は、これらの要件を5つの下流タスクを通して指定することで、新たな視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-27T07:50:57Z)
• On Sparse High-Dimensional Graphical Model Learning For Dependent Time Series [12.94486861344922]
  本稿では,スパース,高次元定常時系列の条件独立グラフ(CIG)を推定する問題を考察する。 スパースグループラッソに基づく周波数領域の定式化について述べる。 また,ベイズ情報基準に基づくチューニングパラメータの選択についても実験的に検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T16:52:02Z)
• A New Score for Adaptive Tests in Bayesian and Credal Networks [64.80185026979883]
  テストは、そのシークエンスと質問数とが、テイカーの推定スキルに基づいて動的に調整されるときに適応する。 後部確率のモードに基づいて、別のスコアの族を提示するので、説明し易い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T20:35:42Z)

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。