論文の概要: A kernel test for quasi-independence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08991v1
- Date: Tue, 17 Nov 2020 22:42:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 17:24:12.855287
- Title: A kernel test for quasi-independence
- Title（参考訳）: 準独立性のためのカーネルテスト
- Authors: Tamara Fern\'andez, Wenkai Xu, Marc Ditzhaus and Arthur Gretton
- Abstract要約: 興味のあるデータが順序付けられた時刻のペアに対応する設定を考える。
時間的順序を超えて重要な依存が存在するかどうかを判断することは依然として関心がある。
疑似独立性の非パラメトリック統計テストを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.127106529428335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider settings in which the data of interest correspond to pairs of
ordered times, e.g, the birth times of the first and second child, the times at
which a new user creates an account and makes the first purchase on a website,
and the entry and survival times of patients in a clinical trial. In these
settings, the two times are not independent (the second occurs after the
first), yet it is still of interest to determine whether there exists
significant dependence {\em beyond} their ordering in time. We refer to this
notion as "quasi-(in)dependence". For instance, in a clinical trial, to avoid
biased selection, we might wish to verify that recruitment times are
quasi-independent of survival times, where dependencies might arise due to
seasonal effects. In this paper, we propose a nonparametric statistical test of
quasi-independence. Our test considers a potentially infinite space of
alternatives, making it suitable for complex data where the nature of the
possible quasi-dependence is not known in advance. Standard parametric
approaches are recovered as special cases, such as the classical conditional
Kendall's tau, and log-rank tests. The tests apply in the right-censored
setting: an essential feature in clinical trials, where patients can withdraw
from the study. We provide an asymptotic analysis of our test-statistic, and
demonstrate in experiments that our test obtains better power than existing
approaches, while being more computationally efficient.
- Abstract（参考訳）: 興味のあるデータは、例えば、第1子と第2子の誕生時刻、新規ユーザーがアカウントを作成してウェブサイト上で最初の購入を行う時間、臨床試験における患者の入退院と生存時間など、順序時間に一致した設定を考察する。
これらの設定では、2回は独立ではない(第2回は第1回以降に起こる)が、その順序が時間内に大きく依存しているかどうかを判断することは依然として関心である。
この概念を「準独立(quasi-(in)dependence)」と呼ぶ。
例えば、臨床試験では、偏りのある選択を避けるために、採用時間が生存時間とほぼ無関係であることを確認し、季節的な影響によって依存が生じる可能性がある。
本稿では,準独立性の非パラメトリック統計テストを提案する。
我々のテストでは、潜在的に無限の選択肢空間を考慮し、擬似依存性の性質が事前に分かっていない複雑なデータに適合する。
標準パラメトリックなアプローチは、古典的な条件付きケンドールのtauやログランクテストのような特別なケースとして取り戻される。
このテストは、患者が研究から撤退できる臨床試験の重要な特徴である、右検閲された設定で適用される。
テスト統計学の漸近分析を行い,既存の手法よりも優れたパワーを得られつつ,計算効率も高いことを実験で実証した。
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