論文の概要: Lost in the Shuffle: Testing Power in the Presence of Errorful Network Vertex Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08638v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 05:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-19 13:56:22.058646
• Title: Lost in the Shuffle: Testing Power in the Presence of Errorful Network Vertex Labels
• Title（参考訳）: lost in the shuffle: エラーの多いネットワーク頂点ラベルの存在下でのテストパワー
• Authors: Ayushi Saxena and Vince Lyzinski
• Abstract要約: 本研究では,2サンプルグラフ仮説において,不整合/ラベルシャッフルネットワークが存在する場合の電力劣化を考察する。 我々は、神経科学とソーシャルネットワーク分析の2つの例において、シャッフルが実データテストにもたらす影響を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.851715331085054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many two-sample network hypothesis testing methodologies operate under the implicit assumption that the vertex correspondence across networks is a priori known. In this paper, we consider the degradation of power in two-sample graph hypothesis testing when there are misaligned/label-shuffled vertices across networks. In the context of stochastic block model networks, we theoretically explore the power loss due to shuffling for a pair of hypothesis tests based on Frobenius norm differences between estimated edge probability matrices or between adjacency matrices. The loss in testing power is further reinforced by numerous simulations and experiments, both in the stochastic block model and in the random dot product graph model, where we compare the power loss across multiple recently proposed tests in the literature. Lastly, we demonstrate the impact that shuffling can have in real-data testing in a pair of examples from neuroscience and from social network analysis.
• Abstract（参考訳）: 多くの2つのサンプルネットワーク仮説テスト手法は、ネットワーク間の頂点対応が既知であるという暗黙の仮定の下で動作する。 本稿では,ネットワーク間の不整合/ラベルシャッフルの頂点が存在する場合の2サンプルグラフ仮説テストにおけるパワー低下について考察する。 確率的ブロックモデルネットワークの文脈では、推定エッジ確率行列と隣接行列との間のFrobeniusノルム差に基づく一対の仮説テストのシャッフルによるパワー損失を理論的に探索する。 テストパワーの損失は、確率ブロックモデルとランダムドット積グラフモデルの両方において多くのシミュレーションや実験によってさらに強化され、最近提案された複数のテスト間でのパワー損失を比較する。 最後に、神経科学とソーシャルネットワーク分析の2つの例において、シャッフルが実データテストにもたらす影響を実証する。

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