論文の概要: Goodness of fit by Neyman-Pearson testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14137v1
• Date: Tue, 23 May 2023 15:01:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 15:22:42.761723
• Title: Goodness of fit by Neyman-Pearson testing
• Title（参考訳）: Neyman-Pearsonテストによる適合性の良さ
• Authors: Gaia Grosso, Marco Letizia, Maurizio Pierini, Andrea Wulzer
• Abstract要約: この考え方の実践的実装(NPLM)は高エネルギー物理学の文脈で開発されている。 NPLMは、予想される分布からのデータのわずかな離脱に敏感であり、他人に目が見えない状態で特定の種類の異常を検出するには偏りがない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4793175588849254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Neyman-Pearson strategy for hypothesis testing can be employed for goodness of fit if the alternative hypothesis $\rm H_1$ is generic enough not to introduce a significant bias while at the same time avoiding overfitting. A practical implementation of this idea (dubbed NPLM) has been developed in the context of high energy physics, targeting the detection in collider data of new physical effects not foreseen by the Standard Model. In this paper we initiate a comparison of this methodology with other approaches to goodness of fit, and in particular with classifier-based strategies that share strong similarities with NPLM. NPLM emerges from our comparison as more sensitive to small departures of the data from the expected distribution and not biased towards detecting specific types of anomalies while being blind to others. These features make it more suited for agnostic searches for new physics at collider experiments. Its deployment in other contexts should be investigated.
• Abstract（参考訳）: 仮説テストに対するナイマン・ピアソンの戦略は、代替仮説が$\rm H_1$で有意なバイアスを生じさせないのに十分な一般性を持ち、同時に過度な適合を避けることができる。 この考え方の実践的実装(NPLM)は高エネルギー物理学の文脈で開発されており、標準モデルでは予測されない新しい物理効果のコライダーデータの検出を目標としている。 本稿では,この手法と適合性の良さに対する他のアプローチ,特にNPLMと強い類似性を持つ分類器ベースの戦略との比較を開始する。 NPLMは、予想される分布からのデータのわずかな離脱に対してより敏感であり、他人に目が見えない状態で特定の種類の異常を検出することに偏りがないため、我々の比較から明らかである。 これらの特徴により、コライダー実験における新しい物理学の発見に適している。 他のコンテキストでのデプロイメントについても検討する必要がある。

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