[论文解读] BayesDB: A probabilistic programming system for querying the probable implications of data

Vikash K. Mansinghka, Richard Tibbetts+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2015

Bayesian Modeling and Causal Inference参考文献 3被引用 22

一句话总结

BayesDB 引入了一种概率编程系统，通过类似 SQL 的查询语言（BQL）使非专家能够执行严格的贝叶斯推断，自动管理模型选择和基于贝叶斯模型平均的推断。它结合了元建模语言（MML）、半参数模型构建器和生成总体模型接口，抽象统计复杂性，使用户能够以最少的统计专业知识查询数据的可能影响，同时保持数学严谨性。

ABSTRACT

Is it possible to make statistical inference broadly accessible to non-statisticians without sacrificing mathematical rigor or inference quality? This paper describes BayesDB, a probabilistic programming platform that aims to enable users to query the probable implications of their data as directly as SQL databases enable them to query the data itself. This paper focuses on four aspects of BayesDB: (i) BQL, an SQL-like query language for Bayesian data analysis, that answers queries by averaging over an implicit space of probabilistic models; (ii) techniques for implementing BQL using a broad class of multivariate probabilistic models; (iii) a semi-parametric Bayesian model-builder that auomatically builds ensembles of factorial mixture models to serve as baselines; and (iv) MML, a "meta-modeling" language for imposing qualitative constraints on the model-builder and combining baseline models with custom algorithmic and statistical models that can be implemented in external software. BayesDB is illustrated using three applications: cleaning and exploring a public database of Earth satellites; assessing the evidence for temporal dependence between macroeconomic indicators; and analyzing a salary survey.

研究动机与目标

• 使非统计学家能够以不牺牲方法论质量的方式访问严格的贝叶斯统计推断。
• 通过高级查询语言和自动建模，抽象概率建模与推断的复杂性。
• 使用户能够通过模拟、推断和估计数据的概率查询来探索、清洗和推理数据。
• 通过元建模语言（MML）支持自动基线建模和专家定制。
• 提供一个统一的系统，将统计建模与数据分析任务解耦，类似于 SQL 如何将数据检索与存储逻辑解耦。

提出的方法

• BQL（贝叶斯查询语言）允许用户使用 SIMULATE、INFER 和 ESTIMATE 操作发出查询，通过在隐式概率模型空间上进行平均来执行贝叶斯推断。
• 该系统使用生成总体模型（GPM）的数学接口，支持从任意条件分布中进行模拟以及多变量数据上的密度计算。
• 一种半参数贝叶斯元模型自动构建因子混合模型的集成，作为数据探索和清洗的默认基线模型。
• MML（一种极简的概率编程语言）允许统计学家嵌入自定义模型并施加定性约束（如条件独立性），并将其与自动建模器集成。
• BayesDB 通过比较合成数据（来自 SIMULATE）与真实数据，支持预测检查，从而在无需显式假设检验的情况下实现定性模型验证。
• 系统使用贝叶斯模型平均将跨模型的结果结合起来，即使在模型不确定性较高时也能确保推断的稳健性。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否设计一种贝叶斯推断查询语言，使其像 SQL 一样直观易用，同时保持数学严谨性？
• RQ2 系统如何自动生成既灵活又统计可靠的基线概率模型，以适用于多样化数据分析任务？
• RQ3 在不需深入统计专业知识的前提下，如何以一种方式编码定性先验知识和领域约束，以提高模型可靠性？
• RQ4 如何将概率推断与模型指定解耦，使用户能够在不理解模型构建过程的情况下推理数据影响？
• RQ5 统一系统能否同时支持自动建模和专家定制，从而实现可扩展和可扩展的统计分析？

主要发现

• BayesDB 使用户能够使用简单、高级别的查询语言，无需从零开始编写概率模型，即可执行复杂的贝叶斯数据分析任务，如填补缺失值、检测依赖关系以及模拟假设性总体。
• 该系统的默认半参数元模型生成因子混合模型的集成，作为数据清洗和探索的稳健、开箱即用的基线。
• 通过在隐式模型空间上使用贝叶斯模型平均，BQL 提供了统计严谨的结果，对模型不确定性具有鲁棒性，并可避免过拟合。
• MML 的集成使专家能够通过自定义统计模型和算法组件扩展系统，实现结合自动与专家设计推断的混合建模。
• 通过合成数据生成（使用 SIMULATE）进行的预测检查提供了一种实用的定性模型验证方法，以经验比较真实数据替代传统假设检验。
• 该系统表明，通过高级接口，概率编程可以对非专家用户友好，同时仍支持高级定制和严谨推断。