最大尤度による近似選択推論【JST・京大機械翻訳】

Panigrahi Snigdha; Taylor Jonathan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202320234340 整理番号：21P0011209

最大尤度による近似選択推論【JST・京大機械翻訳】

Approximate selective inference via maximum likelihood

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発行年： 2019年02月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月11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)

モデル選択後の有効な推論を確実にするために,最近いくつかの戦略が開発されている。これらの幾つかは計算が容易であり,一方,他は推論電力の点ではるかに優れている。本論文では,Gaussデータに対する選択的推論フレームワークを考察した。近似最尤推定による推論のための新しい方法を提案した。目標は以下である。(i)ランダム化の支援により,より良い推論電力を達成し,(ii)閉じた形式で評価が困難な正確な条件付き分布から高価なMCMCサンプリングを迂回する。近似推論,例えば,p値,信頼区間等を,かなり単純な凸最適化問題を解くことにより構築した。シミュレーションにおいて,信号対雑音比の広範囲の値にわたってこの方法の可能性を説明した。癌遺伝子発現データセットにおいて,著者らの方法が選択的推論のためのいくつかの一般的に使用される戦略の干渉力を改善することを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , システム・制御理論一般 , 信号理論 , 人工知能

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