Tests for model misspecification in simulation-based inference: from local distortions to global model checks

要約

異常検出、モデル検証、モデル比較などのモデルの仕様ミスの分析戦略は、科学的モデル開発の重要な要素です。
ここ数年、ベイジアン パラメーター推定のためのシミュレーションベースの推論 (SBI) 技術の使用が急速に増加しており、ますます複雑になるフォワード モデルに適用されています。
ただし、完全なシミュレーション ベースの分析パイプラインに移行するには、モデルの仕様ミスを分析するための包括的なシミュレーション ベースのフレームワークが緊急に必要です。
この作業では、歪みに基づくモデルの仕様ミス テストを使用して、幅広いモデルの不一致解析タスクに強固で柔軟な基盤を提供します。
理論的な観点から、シミュレーション モデルの歪みに対する多くの仮説検定を実行することを中心に構築された統計的フレームワークを紹介します。
また、異常検出、モデル検証、適合度残差分析などの古典的な手法との明示的な分析接続も行います。
さらに、実践者にとって役立つ効率的な自己調整トレーニング アルゴリズムを紹介します。
複数のシナリオでフレームワークのパフォーマンスを実証し、有効な場合には古典的な結果との関連付けを行います。
最後に、実際の重力波データ、特にイベント GW150914 に対して、このような歪みに基づくモデルの誤ったテストを実行する方法を示します。

要約(オリジナル)

Model misspecification analysis strategies, such as anomaly detection, model validation, and model comparison are a key component of scientific model development. Over the last few years, there has been a rapid rise in the use of simulation-based inference (SBI) techniques for Bayesian parameter estimation, applied to increasingly complex forward models. To move towards fully simulation-based analysis pipelines, however, there is an urgent need for a comprehensive simulation-based framework for model misspecification analysis. In this work, we provide a solid and flexible foundation for a wide range of model discrepancy analysis tasks, using distortion-driven model misspecification tests. From a theoretical perspective, we introduce the statistical framework built around performing many hypothesis tests for distortions of the simulation model. We also make explicit analytic connections to classical techniques: anomaly detection, model validation, and goodness-of-fit residual analysis. Furthermore, we introduce an efficient self-calibrating training algorithm that is useful for practitioners. We demonstrate the performance of the framework in multiple scenarios, making the connection to classical results where they are valid. Finally, we show how to conduct such a distortion-driven model misspecification test for real gravitational wave data, specifically on the event GW150914.

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