論文の概要: Exact Selective Inference with Randomization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12940v1
- Date: Sun, 25 Dec 2022 18:14:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 15:28:30.418212
- Title: Exact Selective Inference with Randomization
- Title(参考訳): ランダム化による厳密な選択推論
- Authors: Snigdha Panigrahi, Kevin Fry, Jonathan Taylor
- Abstract要約: ランダム化を伴う正確な選択推論のためのピボットを導入する。
私たちのピボットは、ガウス回帰モデルにおいて正確な推論をもたらすだけでなく、クローズド形式でも利用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.896651263417335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a pivot for exact selective inference with randomization. Not
only does our pivot lead to exact inference in Gaussian regression models, but
it is also available in closed form. We reduce the problem of exact selective
inference to a bivariate truncated Gaussian distribution. By doing so, we give
up some power that is achieved with approximate inference in Panigrahi and
Taylor (2022). Yet we always produce narrower confidence intervals than a
closely related data-splitting procedure. For popular instances of Gaussian
regression, this price -- in terms of power -- in exchange for exact selective
inference is demonstrated in simulated experiments and in an HIV drug
resistance analysis.
- Abstract(参考訳): ランダム化を伴う正確な選択推論のためのピボットを導入する。
私たちのピボットはガウス回帰モデルにおいて正確な推論をもたらすだけでなく、閉じた形式でも利用できる。
我々は、二変量 truncated Gaussian 分布に対する厳密な選択推論の問題を削減する。
そうすることで、panigrahi and taylor (2022) で近似推論によって達成されるいくつかの力を諦める。
しかし、我々は常に密接に関連するデータ分割手順よりも信頼区間を狭めている。
ガウス回帰の一般的な例では、正確な選択的推論と引き換えに、この価格(力の観点から)がシミュレーション実験やhiv薬剤耐性分析で実証されている。
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