Den mest kända och mest använda distribution-fastighet uppskattning teknik använder en plug-in estimator, med empirisk frekvens ersätter den underliggande distributionen. Vi presenterar nya linear-time-computable estimatorer som avsevärt "amplify" den effektiva mängden tillgängliga data. För en stor variation av distributionsegenskaper inklusive fyra av de mest populära och för varje underliggande distribution, de uppnår den noggrannhet som empiriska-frekvens plug-in estimators skulle uppnå med hjälp av en logaritmisk-faktor fler prover. För Shannon entropi och en mycket bred klass av egenskaper, inklusive 1-distans, använder de nya estimatörerna n-prov för att uppnå den noggrannhet som uppnås av empiriska estimatorer med n log n-prov. För stödstorlek och täckning använder de nya estimatörerna n-prov för att uppnå empirisk frekvens med provstorlek n gånger fastighetsvärdets logaritm. Signifikant stärka den traditionella min-max formulering, dessa resultat håller inte bara för de värsta distributionerna, men för varje underliggande distribution. Dessutom är logaritmiska förstärkningsfaktorer optimala. Experiment på en mängd olika distributioner visar att de nya estimatörerna överträffar de tidigare toppmoderna estimatorerna utformade för varje specifik egenskap.
Detta resultat förstärks ytterligare till n log n prover för Shannon entropy och en bred klass av andra egenskaper inklusive 1 - avstånd i REF.
Data Amplification: Instance-Optimal Property Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}