Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Bias Correction for Distributed Bayesian Estimators
Año:2015
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
Dealing with the whole dataset in big data estimation problems is usually unfeasible. A common solution then consists of dividing the data into several smaller sets, performing distributed Bayesian estimation and combining these partial estimates to obtain a global estimate. A major problem of this approach is the presence of a non-negligible bias in the partial estimators due to the mismatch between the unknown true prior and the prior assumed in the estimation. A simple method to mitigate the effect of this bias is proposed in this paper. Essentially, the approach is based on using a reference data set to obtain a rough estimation of the parameter of interest, i.e., a reference parameter. This information is then communicated to the partial filters that handle the smaller data sets, which can thus use a refined prior centered around this parameter. Simulation results confirm the good performance of this scheme.
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP)
Tipo de participación
970
Lugar del congreso
Cancún (México)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4799-1963-5
DOI
Fecha inicio congreso
13/12/2015
Fecha fin congreso
16/12/2015
Desde la página
257
Hasta la página
260
Título de las actas
Proceedings of the 6th IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: David Luengo Garcia (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Teoría de Aproximación Constructiva y Aplicaciones
  • Departamento: Teoría de la Señal y Comunicaciones (Provisional)
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