論文の概要: Robust and Sparse Estimation of Unbounded Density Ratio under Heavy Contamination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09266v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 02:43:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.372545
• Title: Robust and Sparse Estimation of Unbounded Density Ratio under Heavy Contamination
• Title（参考訳）: 重汚染下における非有界密度比のロバスト・スパース推定
• Authors: Ryosuke Nagumo, Hironori Fujisawa,
• Abstract要約: Weighted DREは,非漸近的枠組みにおいて,重汚染下においてもスパース一貫性を実現することを示す。 この研究は、重汚染下での強靭性に関する最初の非漸近解析を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.726777092009554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We examine the non-asymptotic properties of robust density ratio estimation (DRE) in contaminated settings. Weighted DRE is the most promising among existing methods, exhibiting doubly strong robustness from an asymptotic perspective. This study demonstrates that Weighted DRE achieves sparse consistency even under heavy contamination within a non-asymptotic framework. This method addresses two significant challenges in density ratio estimation and robust estimation. For density ratio estimation, we provide the non-asymptotic properties of estimating unbounded density ratios under the assumption that the weighted density ratio function is bounded. For robust estimation, we introduce a non-asymptotic framework for doubly strong robustness under heavy contamination, assuming that at least one of the following conditions holds: (i) contamination ratios are small, and (ii) outliers have small weighted values. This work provides the first non-asymptotic analysis of strong robustness under heavy contamination.
• Abstract（参考訳）: 汚染環境におけるロバスト密度比推定(DRE)の非漸近特性について検討した。 重み付きDREは既存の手法の中で最も有望であり、漸近的な観点から二重に強い強靭性を示す。 本研究は,非漸近的枠組みにおける重汚染下においても,重度DREがスパース一貫性を達成できることを実証する。 本手法は密度比推定とロバスト推定の2つの重要な課題に対処する。 密度比推定のために、重み付き密度比関数が有界であるという仮定の下で、非有界密度比を推定する漸近的性質を提供する。 強靭性評価には, 以下の条件の少なくとも1つを満たすと仮定して, 重汚染下での二重強靭性に関する非漸近的枠組みを導入する。 (i)汚染率は小さく、かつ (ii)外周の重み付け値が小さい。 この研究は、重汚染下での強靭性に関する最初の非漸近解析を提供する。

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