Vi utvecklar och analyserar M-skattningsmetoder för divergensfunktioner och sannolikhetskvoterna för två sannolikhetsfördelningar. Vår metod är baserad på en icke-asymptotisk variationskaraktärisering av f-divergences, vilket gör att problemet med att uppskatta avvikelser kan hanteras via konvex empirisk riskoptimering. De resulterande estimatorer är enkla att genomföra, kräver endast lösningen av standard konvexa program. Vi presenterar en analys av konsekvens och konvergens för dessa bedömare. Med tanke på förhållandena endast på förhållandet mellan densiteter, visar vi att våra estimatorer kan uppnå optimala minimax-frekvenser för sannolikhetsförhållandet och divergensfunktionerna i vissa system. Vi härleder en effektiv optimeringsalgoritm för beräkning av våra uppskattningar, och illustrerar deras konvergensbeteende och praktiska livskraft genom simuleringar.
Nyligen utvecklade REF metoder för att uppskatta f - divergences med hjälp av deras variationskaraktärisering egenskaper.
Estimating divergence functionals and the likelihood ratio by convex risk minimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory, 56(11), 5847--5861, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}