Competitive On-line Statistics

Autor: Volodya Vovk
Rok vydání: 2001
Předmět:
Zdroj: International Statistical Review. 69:213-248
ISSN: 1751-5823
0306-7734
DOI: 10.1111/j.1751-5823.2001.tb00457.x
Popis: Summary A radically new approach to statistical modelling, which combines mathematical techniques of Bayesian statistics with the philosophy of the theory of competitive on-line algorithms, has arisen over the last decade in computer science (to a large degree, under the influence of Dawid's prequential statistics). In this approach, which we call “competitive on-line statistics”, it is not assumed that data are generated by some stochastic mechanism; the bounds derived for the performance of competitive on-line statistical procedures are guaranteed to hold (and not just hold with high probability or on the average). This paper reviews some results in this area; the new material in it includes the proofs for the performance of the Aggregating Algorithm in the problem of linear regression with square loss. Resume Cet article decrit une approch nouvelle a modelage statistique combinant les techniques mathematiques de statistique Bayesienne avec la philosophie de la theorie de algorithmes competitives en ligne. Dans cette approche, qui emergeait durant le decennie derniere dans I'informatique, on ne suppose pas que les donnees sont produites par une mecanaisme stochastique; au lieu de cela, il est prouve que les procedures statistiques competitives en ligne atteignent toujours (et non, par exemple, avechaute probabilite) quelque but desirable (explicitant la bonne performance sur les donnees reeles). Cet article pass en revue des plusieurs resultats dans cette domaine; son materiel neuf comprend les preuves pour la performance de le algorithme agregent dans le probleme de la regression linegression lineaire avec la perte carree.
Databáze: OpenAIRE
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