論文の概要: Prediction-Powered Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09633v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 18:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 12:40:27.900552
• Title: Prediction-Powered Inference
• Title（参考訳）: 予測動力推論
• Authors: Anastasios N. Angelopoulos, Stephen Bates, Clara Fannjiang, Michael I. Jordan, Tijana Zrnic
• Abstract要約: 統計的推論を有効なものにするためのフレームワークとして,予測による推論をx2013$で導入する。 我々のフレームワークは、予測を提供する機械学習アルゴリズムを仮定することなく、証明可能な結論を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.85969077788283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce prediction-powered inference $\unicode{x2013}$ a framework for performing valid statistical inference when an experimental data set is supplemented with predictions from a machine-learning system such as AlphaFold. Our framework yields provably valid conclusions without making any assumptions on the machine-learning algorithm that supplies the predictions. Higher accuracy of the predictions translates to smaller confidence intervals, permitting more powerful inference. Prediction-powered inference yields simple algorithms for computing valid confidence intervals for statistical objects such as means, quantiles, and linear and logistic regression coefficients. We demonstrate the benefits of prediction-powered inference with data sets from proteomics, genomics, electronic voting, remote sensing, census analysis, and ecology.
• Abstract（参考訳）: 実験データセットにAlphaFoldのような機械学習システムからの予測を補足した場合に有効な統計的推論を行うためのフレームワークとして,予測駆動推論$\unicode{x2013}を紹介した。 我々のフレームワークは、予測を提供する機械学習アルゴリズムを仮定することなく、証明可能な結論を得る。 予測の高精度さはより小さな信頼区間に変換され、より強力な推論が可能である。 予測を用いた推論は、手段、量子、線形およびロジスティック回帰係数などの統計対象に対する有効な信頼区間を計算するための単純なアルゴリズムを生成する。 プロテオミクス,ゲノミクス,電子投票,リモートセンシング,国勢調査解析,生態学のデータセットを用いた予測に基づく推論の利点を実証する。

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