論文の概要: Sequential Kernelized Independence Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07383v3
• Date: Wed, 19 Jul 2023 17:56:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 17:54:27.347873
• Title: Sequential Kernelized Independence Testing
• Title（参考訳）: シークエンシャルカーネル化独立試験
• Authors: Aleksandr Podkopaev, Patrick Bl\"obaum, Shiva Prasad Kasiviswanathan, Aaditya Ramdas
• Abstract要約: 我々は、カーネル化依存度にインスパイアされたシーケンシャルなカーネル化独立試験を設計する。 シミュレーションデータと実データの両方にアプローチのパワーを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.22966794822084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Independence testing is a classical statistical problem that has been extensively studied in the batch setting when one fixes the sample size before collecting data. However, practitioners often prefer procedures that adapt to the complexity of a problem at hand instead of setting sample size in advance. Ideally, such procedures should (a) stop earlier on easy tasks (and later on harder tasks), hence making better use of available resources, and (b) continuously monitor the data and efficiently incorporate statistical evidence after collecting new data, while controlling the false alarm rate. Classical batch tests are not tailored for streaming data: valid inference after data peeking requires correcting for multiple testing which results in low power. Following the principle of testing by betting, we design sequential kernelized independence tests that overcome such shortcomings. We exemplify our broad framework using bets inspired by kernelized dependence measures, e.g., the Hilbert-Schmidt independence criterion. Our test is also valid under non-i.i.d., time-varying settings. We demonstrate the power of our approaches on both simulated and real data.
• Abstract（参考訳）: 独立性テストは古典的な統計問題であり、データを集める前にサンプルサイズを修正する際にバッチ設定で広く研究されている。 しかし、実践者は事前にサンプルサイズを設定するのではなく、手前の問題の複雑さに適応する手順を好むことが多い。 理想的には、そのような手続きは (a) 簡単なタスク(後に難しいタスク)を早めに停止することで、利用可能なリソースをより活用し、 b) 偽警報率を制御しつつ, データを継続的に監視し, 新たなデータ収集後の統計的証拠を効率的に活用する。 古典的なバッチテストはストリーミングデータ用に調整されていない。 データピーキング後の正当な推論には、低消費電力となる複数のテストの修正が必要である。 ベッティングによるテストの原則に従って,このような欠点を克服する逐次的カーネル化独立テストを設計する。 我々は、カーネル化された依存度尺度、例えばヒルベルト・シュミット独立基準にインスパイアされた賭けを用いて、我々の幅広い枠組みを例示する。 私たちのテストは、非i.d.の時間変化設定でも有効です。 シミュレーションデータと実データの両方において,我々のアプローチのパワーを実証する。

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