論文の概要: PowerGraph: Using neural networks and principal components to
multivariate statistical power trade-offs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00719v1
- Date: Wed, 29 Dec 2021 19:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-09 14:17:49.063713
- Title: PowerGraph: Using neural networks and principal components to
multivariate statistical power trade-offs
- Title（参考訳）: PowerGraph: ニューラルネットワークと主成分を用いた統計パワートレードオフの多変量化
- Authors: Ajinkya K Mulay, Sean Lane and Erin Hennes
- Abstract要約: 複数のモデルパラメータを持つ計画研究に対する事前統計パワー推定は本質的に多変量問題である。
このような場合の明示的な解は非現実的であるか、解決できないかのいずれかであり、研究者はパワーをシミュレートする一般的な方法を残している。
本稿では,様々なモデルパラメータの組み合わせに関する研究において,統計的パワーの効率的な推定とグラフ化について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It is increasingly acknowledged that a priori statistical power estimation
for planned studies with multiple model parameters is inherently a multivariate
problem. Power for individual parameters of interest cannot be reliably
estimated univariately because sampling variably in, correlation with, and
variance explained relative to one parameter will impact the power for another
parameter, all usual univariate considerations being equal. Explicit solutions
in such cases, especially for models with many parameters, are either
impractical or impossible to solve, leaving researchers with the prevailing
method of simulating power. However, point estimates for a vector of model
parameters are uncertain, and the impact of inaccuracy is unknown. In such
cases, sensitivity analysis is recommended such that multiple combinations of
possible observable parameter vectors are simulated to understand power
trade-offs. A limitation to this approach is that it is computationally
expensive to generate sufficient sensitivity combinations to accurately map the
power trade-off function in increasingly high dimensional spaces for the models
that social scientists estimate. This paper explores the efficient estimation
and graphing of statistical power for a study over varying model parameter
combinations. Optimally powering a study is crucial to ensure a minimum
probability of finding the hypothesized effect. We first demonstrate the impact
of varying parameter values on power for specific hypotheses of interest and
quantify the computational intensity of computing such a graph for a given
level of precision. Finally, we propose a simple and generalizable machine
learning inspired solution to cut the computational cost to less than 7\% of
what could be called a brute force approach. [abridged]
- Abstract（参考訳）: 複数のモデルパラメータを持つ計画研究における事前の統計パワー推定は本質的に多変量問題である。
興味のある個々のパラメータのパワーは、あるパラメータに対して説明されたサンプリング、相関、分散が他のパラメータのパワーに影響を与えるため、一変量で確実に見積もることはできない。
このような場合、特に多くのパラメータを持つモデルの場合、明示的な解は非現実的か不可能かのいずれかであり、研究者はパワーをシミュレートする手法が一般的である。
しかし、モデルパラメータのベクトルの点推定は不確かであり、不正確性の影響も不明である。
この場合、可観測パラメータベクトルの複数の組み合わせをシミュレートしてパワートレードオフを理解するように感度解析が推奨される。
このアプローチの限界は、社会科学者が推定するモデルの高次元空間におけるパワートレードオフ関数を正確にマッピングするために十分な感度の組み合わせを生成するのに計算コストがかかることである。
本稿では,様々なモデルパラメータの組み合わせについて,統計的パワーの効率的な推定とグラフ化について検討する。
研究を最適に力づけることは、仮説的な効果を見つけるための最小の確率を確保するために不可欠である。
まず,特定の関心値に対するパワーに対するパラメータ値の変動の影響を実証し,与えられた精度レベルに対するグラフ計算の計算強度を定量化する。
最後に,計算コストをブリュート・フォース・アプローチ(brute force approach)と呼ばれる7\%未満に削減するための,単純で一般化可能な機械学習インスパイア・ソリューションを提案する。
abridged (複数形 abridgeds)
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