Bayes条件付き変換モデル【JST・京大機械翻訳】

Carlan Manuel; Kneib Thomas; Klein Nadja

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201026018889 整理番号：21P0069748

Bayes条件付き変換モデル【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Conditional Transformation Models

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発行年： 2020年12月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

統計的回帰方法論における最近の発展は,純粋平均回帰から分布回帰モデルへシフトする。1つの重要なストランドは条件付き変換モデル(CTMs)である。CTMは,単純な対数-凹参照分布に対する一連の共変量に対して,変換関数を直接応答条件に適用することにより,全体の条件付き分布を直接推論する。従って,CTMは,説明変数に依存する完全条件付き分布だけでなく,分散,尖度または歪度を許す。正確に観測された連続応答に焦点を当てた条件付き変換モデル(BCTMs)のBayes概念を提案したが,ランダム補償と離散応答への拡張も組み入れた。尤度ベースのCTMで考慮されたBernstein多項式に頼るよりむしろ,著者らは平滑性事前で補われた単調効果のためのスプラインベースのパラメータ化を実行した。さらに,大きなサンプル近似に頼ることなく,容易に得られる信用可能間隔と他の量を介してBayesパラダイムから利益を得ることができる。シミュレーション研究は,その尤度ベース対応物に対する著者らのアプローチの競争力を証明したが,また,位置,スケールおよび形状およびBayes分位数回帰のBayes付加モデルも実証した。2つのアプリケーションは,実世界データを含む問題におけるBCTMの多用途性を示し,様々なタイプの競争者との比較を含む。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算 , システム・制御理論一般

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