論文の概要: Black-box Selective Inference via Bootstrapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14504v2
• Date: Sun, 20 Aug 2023 23:09:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 03:16:17.610706
• Title: Black-box Selective Inference via Bootstrapping
• Title（参考訳）: ブートストラップによるブラックボックス選択推論
• Authors: Sifan Liu, Jelena Markovic-Voronov, Jonathan Taylor
• Abstract要約: 条件選択推論は選択イベントの正確な特徴を必要とするが、ラッソのようないくつかの例を除いてしばしば利用できない。 この研究は、選択イベントを推定するための一般的なアプローチを導入し、選択イベントに条件付けされた実行可能な推論を容易にすることで、この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.960626580825523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conditional selective inference requires an exact characterization of the selection event, which is often unavailable except for a few examples like the lasso. This work addresses this challenge by introducing a generic approach to estimate the selection event, facilitating feasible inference conditioned on the selection event. The method proceeds by repeatedly generating bootstrap data and running the selection algorithm on the new datasets. Using the outputs of the selection algorithm, we can estimate the selection probability as a function of certain summary statistics. This leads to an estimate of the distribution of the data conditioned on the selection event, which forms the basis for conditional selective inference. We provide a theoretical guarantee assuming both asymptotic normality of relevant statistics and accurate estimation of the selection probability. The applicability of the proposed method is demonstrated through a variety of problems that lack exact characterizations of selection, where conditional selective inference was previously infeasible.
• Abstract（参考訳）: 条件選択推論は選択イベントの正確な特徴を必要とするが、ラッソのようないくつかの例を除いてしばしば利用できない。 本研究は,選択イベントを推定するための汎用的アプローチを導入し,選択イベントを条件とした実現可能な推論を容易にすることで,この課題に対処した。 ブートストラップデータを繰り返し生成し、新しいデータセット上で選択アルゴリズムを実行する。 選択アルゴリズムの出力を用いて、選択確率を特定の要約統計量の関数として推定することができる。 これにより、選択イベントに基づいて条件付けされたデータの分布が推定され、条件付き選択推論の基礎となる。 関係統計の漸近正規性と選択確率の正確な推定の両方を仮定する理論的保証を提供する。 提案手法の適用性は,条件付き選択推論が従来不可能であった選択の正確な特徴を欠いた様々な問題を通じて実証された。

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