Fugu-MT 論文翻訳(概要): E-Valuating Classifier Two-Sample Tests

論文の概要: E-Valuating Classifier Two-Sample Tests

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13027v2
Date: Tue, 30 Apr 2024 10:02:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 20:26:54.533896
Title: E-Valuating Classifier Two-Sample Tests
Title（参考訳）: E-Valuating Classifier Two-Sample Tests
Authors: Teodora Pandeva, Tim Bakker, Christian A. Naesseth, Patrick Forré,
Abstract要約: 我々のテストは、既存の作業量分割確率比テストと予測独立性テストのアイデアを組み合わせたものです。得られたE値は、逐次2サンプルテストに適している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.248868528186332
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a powerful deep classifier two-sample test for high-dimensional data based on E-values, called E-value Classifier Two-Sample Test (E-C2ST). Our test combines ideas from existing work on split likelihood ratio tests and predictive independence tests. The resulting E-values are suitable for anytime-valid sequential two-sample tests. This feature allows for more effective use of data in constructing test statistics. Through simulations and real data applications, we empirically demonstrate that E-C2ST achieves enhanced statistical power by partitioning datasets into multiple batches beyond the conventional two-split (training and testing) approach of standard classifier two-sample tests. This strategy increases the power of the test while keeping the type I error well below the desired significance level.
Abstract（参考訳）: 本稿では,E値に基づく高次元データに対する強力な深層分類器2サンプルテスト,E値分類器2サンプルテスト(E-C2ST)を提案する。我々のテストは、分割可能性比検定と予測独立性検定に関する既存の研究のアイデアを組み合わせている。得られたE値は、任意の値のシーケンシャルな2サンプルテストに適している。この機能により、テスト統計を構築する上で、より効果的なデータの利用が可能になる。シミュレーションや実データアプリケーションを通じて、E-C2STは、標準分類器2サンプルテストの従来の2分割(トレーニングとテスト)アプローチを超えて、データセットを複数のバッチに分割することで、拡張された統計的パワーを達成することを実証的に実証する。この戦略は、I型エラーを所望の重要レベルよりはるかに低く保ちながら、テストのパワーを高める。

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