論文の概要: Partitioning the Sample Space for a More Precise Shannon Entropy Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10133v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 22:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.095727
• Title: Partitioning the Sample Space for a More Precise Shannon Entropy Estimation
• Title（参考訳）: より精密なシャノンエントロピー推定のためのサンプル空間分割
• Authors: Gabriel F. A. Bastos, Jugurta Montalvão,
• Abstract要約: 離散エントロピー推定器を導入し、欠落質量の推定と未知の結果の数を組み合わせて分解性特性を用いて、それらが引き起こす負のバイアスを補償する。 実験結果から,提案手法はアンサンプ状態の古典的推定器よりも優れており,定評ある最先端推定器と相容れない性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2031796234206136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable data-driven estimation of Shannon entropy from small data sets, where the number of examples is potentially smaller than the number of possible outcomes, is a critical matter in several applications. In this paper, we introduce a discrete entropy estimator, where we use the decomposability property in combination with estimations of the missing mass and the number of unseen outcomes to compensate for the negative bias induced by them. Experimental results show that the proposed method outperforms some classical estimators in undersampled regimes, and performs comparably with some well-established state-of-the-art estimators.
• Abstract（参考訳）: 小さいデータセットからシャノンエントロピーを信頼性の高いデータ駆動で推定することは、いくつかのアプリケーションにおいて重要な問題である。 本稿では, 離散エントロピー推定器を導入し, 欠落した質量と未知の結果の数を推定することにより, 負のバイアスを補正する。 実験結果から,提案手法はアンサンプ状態の古典的推定器よりも優れており,定評ある最先端推定器と相容れない性能を示した。

関連論文リスト

• Efficient Covariance Estimation for Sparsified Functional Data [51.69796254617083]
  共分散関数のランダムノット(ランダムノット-空間)とB-スプライン(Bspline-Spatial)推定器は計算的に効率的である。 共分散の漸近的なポイントワイドは、ある規則性条件下でのスパース化された個々の軌跡に対して得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-23T00:50:33Z)
• A Correlation-induced Finite Difference Estimator [6.054123928890574]
  まず, 最適な摂動を推定するためにブートストラップ法を用いて試料駆動法を提案し, そして, 推定された最適摂動の相関値に基づく効率的なFD推定器を提案する。 数値計算により, 推定器の効率性を確認し, 提案理論, 特にサンプルサイズが小さい場合とよく一致した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T09:27:18Z)
• Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models [12.116813197164047]
  本稿では、多数の単位と結果を含む現代データ豊富な環境において、観測不能なコンファウンディングの下での平均処理効果を推定する新しい手法を提案する。 有限サンプル重み付けと保証を導出し、新しい推定器の誤差がパラメトリック速度で平均ゼロガウス分布に収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T17:13:46Z)
• Robust Bayesian Subspace Identification for Small Data Sets [91.3755431537592]
  分散効果を低減するため,正規化推定器,縮小推定器,ベイズ推定器を提案する。 実験の結果,提案した推定器は従来の部分空間法よりも40%のコストで推定リスクを低減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T00:29:04Z)
• Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models [55.41644538483948]
  まず確率分布をモデル化し,そのモデルからサンプリングする。 これらのモデルでは, 少数の評価値を用いて, 高精度に多数の密度を近似することが可能であることが示され, それらのモデルから効果的にサンプルする簡単なアルゴリズムが提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T12:25:22Z)
• Machine learning for causal inference: on the use of cross-fit estimators [77.34726150561087]
  より優れた統計特性を得るために、二重ローバストなクロスフィット推定器が提案されている。 平均因果効果(ACE)に対する複数の推定器の性能評価のためのシミュレーション研究を行った。 機械学習で使用する場合、二重確率のクロスフィット推定器は、バイアス、分散、信頼区間のカバレッジで他のすべての推定器よりも大幅に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T23:09:55Z)
• Minimax Optimal Estimation of KL Divergence for Continuous Distributions [56.29748742084386]
  Kullback-Leibler の同一および独立に分布するサンプルからの発散は、様々な領域において重要な問題である。 単純で効果的な推定器の1つは、これらのサンプル間の近辺 k に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-26T16:37:37Z)
• Posterior Ratio Estimation of Latent Variables [14.619879849533662]
  いくつかのアプリケーションでは、観測から無視される確率変数の分布を比較したい。 潜在変数の2つの後続確率密度関数の比を推定する問題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-15T16:46:42Z)
• Fast approximations in the homogeneous Ising model for use in scene analysis [61.0951285821105]
  我々は、推論に必要な量を数値計算できる正確な近似を提供する。 近似式はスケーラブルでマルコフランダム場の大きさに満足できないことを示す。 機能的磁気共鳴イメージングアクティベーション検出実験においてベイズ推論を行い, ピスタチオ樹収量の年次増加の空間パターンにおける異方性に対する確率比試験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2017-12-06T14:24:34Z)

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。