关于逆发散的无偏估计方程及其条件
信息论
2024-08-22 v1 机器学习
math.IT
统计理论
统计理论
摘要
本文聚焦于由倒数函数定义的Bregman发散，称为逆发散。对于由单调递增函数 定义的损失函数和逆发散，阐明了在统计模型和函数 的条件下，估计方程是无偏的。具体而言，我们表征了两种统计模型，即逆高斯型和广义逆高斯型混合分布，以显示函数 的条件在每个模型中是不同的。我们还定义Bregman发散作为逆发散在维度上的线性和，并将结果推广到多维情况。
引用
@article{arxiv.2404.16519,
title = {Unbiased Estimating Equation on Inverse Divergence and Its Conditions},
author = {Masahiro Kobayashi and Kazuho Watanabe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.16519},
year = {2024}
}
备注
Accepted to the 2024 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2024)