Fugu-MT 論文翻訳(概要): Universally Consistent K-Sample Tests via Dependence Measures

論文の概要: Universally Consistent K-Sample Tests via Dependence Measures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1910.08883v5
Date: Sat, 14 Sep 2024 17:36:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-18 06:00:45.255096
Title: Universally Consistent K-Sample Tests via Dependence Measures
Title（参考訳）: 依存度法による一貫したKサンプル試験
Authors: Sambit Panda, Cencheng Shen, Ronan Perry, Jelle Zorn, Antoine Lutz, Carey E. Priebe, Joshua T. Vogelstein,
Abstract要約: Kサンプルテストでは、データポイントのK群がそれぞれ同じ分布から引き出されるかどうかを決定する。本稿では,任意の依存度を用いてKサンプル試験を行う変換の存在を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.57104879511675
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The K-sample testing problem involves determining whether K groups of data points are each drawn from the same distribution. Analysis of variance is arguably the most classical method to test mean differences, along with several recent methods to test distributional differences. In this paper, we demonstrate the existence of a transformation that allows K-sample testing to be carried out using any dependence measure. Consequently, universally consistent K-sample testing can be achieved using a universally consistent dependence measure, such as distance correlation and the Hilbert-Schmidt independence criterion. This enables a wide range of dependence measures to be easily applied to K-sample testing.
Abstract（参考訳）: Kサンプルテスト問題は、各データポイントのK群が同じ分布から引き出されるかどうかを決定することである。分散の解析は、平均差をテストする最も古典的な方法であり、分布差をテストするための最近の方法である。本稿では,任意の依存度を用いてKサンプル試験を行う変換の存在を実証する。したがって、距離相関やヒルベルト・シュミット独立基準のような普遍的に一貫した依存度を用いて、普遍的に一貫したKサンプルテストが達成される。これにより、広範囲の依存度測定がKサンプルテストに容易に適用できる。

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