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J-GLOBAL ID：201902242683029433   整理番号：19A0492455

モデルとソース確率の一般化平均の比較による確率的推論の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing Probabilistic Inference by Comparing the Generalized Mean of the Model and Source Probabilities

著者 (2件)： Nelson Kenric P. (Electrical and Computer Engineering Department, Boston University, Boston, MA 02215, USA; Tel.: [phone]) ,  Nelson Kenric P. (Raytheon Company, Woburn, MA 01808, USA)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 6  ページ： 286  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率スケールに関する性能を定量化する確率的推論の評価へのアプローチを記述した。情報とBayes理論の両方から,推論の中心的傾向は,実際の結果に対して報告された確率の幾何学的平均であることが証明され,「Accuracy」と呼ばれる。精度に関する上下の誤差バーは,算術平均と-2/3平均によって提供した。計算は,決定のコストとの類似性による「決定性」と呼ばれ,その異常値誤差に対する感度により,-2/3平均は「ロバスト性」と呼ばれる。推論性能の可視化は,ヒストグラム計算されたソース確率に対して報告されたモデル確率をプロットすることによって容易にされる。モデルとソースの間のキャリブレーションの可視化を,計算,幾何学,および-2/3の手段によって,両方の軸上でまとめた。情報理論から,推論の性能はモデルとソース分布の間の交差エントロピーに関連する。交差エントロピーはエントロピーと発散の和である。モデルの精度は,ソース不確実性とソースとモデル間の発散のために,コンポーネントに分解できる。確率領域に変換されて,これらの量は平均モデル確率対平均ソース確率としてプロットされる。発散確率は平均ソース確率によって分割される平均モデル確率である。推論が過剰/不足の場合,モデルの算術平均は増加/減少するが,-2/3平均は減少/増加する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 幾何学 ,  ロバスト性 ,  異常値 ,  情報理論 ,  不確実性 ,  Bayes推定 ,  可視化 ,  *エントロピー ,  ヒストグラム ,  類似性
準シソーラス用語： 決定性 ,  確率的推論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率 ,  推論 ,  情報理論 ,  ベイズ ,  一般化平均

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  統計学  (AB08000H)

引用文献 (19件)：

• Jose, V.R.R.; Nau, R.F.; Winkler, R.L. Scoring rules, generalized entropy, and utility maximization. Oper. Res. 2008, 56, 1146.
• Jewson, S. The problem with the Brier score. arXiv 2004.
• Ehm, W.; Gneiting, T. Local Proper Scoring Rules; Department of Statistics, University of Washington: Seattle, WA, USA, 2009.
• Gneiting, T.; Raftery, A.E. Strictly proper scoring rules, prediction, and estimation. J. Am. Stat. Assoc. 2007, 102, 359-378.
• Dawid, A.P. The geometry of proper scoring rules. Ann. Inst. Stat. Math. 2007, 59, 77-93.

タイトルに関連する用語 (7件)： モデル ,  ソース ,  確率 ,  一般化 ,  平均 ,  確率的推論 ,  評価