論文の概要: Sound and Relatively Complete Belief Hoare Logic for Statistical Hypothesis Testing Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07074v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 08:42:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 13:39:55.061896
• Title: Sound and Relatively Complete Belief Hoare Logic for Statistical Hypothesis Testing Programs
• Title（参考訳）: 統計的仮説テストプログラムのための音響的および相対的完全信奉論理
• Authors: Yusuke Kawamoto, Tetsuya Sato, Kohei Suenaga
• Abstract要約: 仮説テストによって得られた統計的信念を形式化し、推論するための信念 Hoare logic (BHL) を定義した。 このプログラム論理は、仮説テストのためのクリプキモデルに対して、健全で比較的完全である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.662966122370634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new approach to formally describing the requirement for statistical inference and checking whether a program uses the statistical method appropriately. Specifically, we define belief Hoare logic (BHL) for formalizing and reasoning about the statistical beliefs acquired via hypothesis testing. This program logic is sound and relatively complete with respect to a Kripke model for hypothesis tests. We demonstrate by examples that BHL is useful for reasoning about practical issues in hypothesis testing. In our framework, we clarify the importance of prior beliefs in acquiring statistical beliefs through hypothesis testing, and discuss the whole picture of the justification of statistical inference inside and outside the program logic.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統計的推論の要件を形式的に記述し,プログラムが統計的手法を適切に利用するかどうかを確認するための新しい手法を提案する。 具体的には,仮説検定によって得られた統計的信念を形式化・推論するために,信念ホーア論理(bhl)を定義する。 このプログラム論理は、仮説テストのためのクリプキモデルに対して健全で比較的完全である。 本稿では,BHLが仮説テストの実践的問題に対する推論に有用であることを実例で示す。 本稿では,仮説検定による統計的信念獲得における先行的信念の重要性を明らかにし,プログラム論理内外における統計的推論の正当化の全体像について考察する。

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