論文の概要: Assumption-lean and Data-adaptive Post-Prediction Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14220v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 21:23:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 12:09:48.093571
• Title: Assumption-lean and Data-adaptive Post-Prediction Inference
• Title（参考訳）: 推定リーンとデータ適応予測
• Authors: Jiacheng Miao, Xinran Miao, Yixuan Wu, Jiwei Zhao, and Qiongshi Lu
• Abstract要約: 本稿では,POP-Inf(Massor-lean and data-adaptive Post-Prediction Inference)手法を提案する。 その「推定リーン」特性は、ML予測に関する仮定なしで信頼できる統計的推測を保証する。 シミュレーションと大規模ゲノムデータを用いて,本手法の優位性と適用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5050365268347254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A primary challenge facing modern scientific research is the limited availability of gold-standard data which can be both costly and labor-intensive to obtain. With the rapid development of machine learning (ML), scientists have relied on ML algorithms to predict these gold-standard outcomes with easily obtained covariates. However, these predicted outcomes are often used directly in subsequent statistical analyses, ignoring imprecision and heterogeneity introduced by the prediction procedure. This will likely result in false positive findings and invalid scientific conclusions. In this work, we introduce an assumption-lean and data-adaptive Post-Prediction Inference (POP-Inf) procedure that allows valid and powerful inference based on ML-predicted outcomes. Its "assumption-lean" property guarantees reliable statistical inference without assumptions on the ML-prediction, for a wide range of statistical quantities. Its "data-adaptive'" feature guarantees an efficiency gain over existing post-prediction inference methods, regardless of the accuracy of ML-prediction. We demonstrate the superiority and applicability of our method through simulations and large-scale genomic data.
• Abstract（参考訳）: 現代の科学研究が直面する主な課題は金本位制のデータの入手が限られていることであり、費用と労力がかかる。 機械学習(ML)の急速な発展により、科学者は容易に得られる共変量でこれらの金標準結果を予測するためにMLアルゴリズムに依存してきた。 しかし、これらの予測結果は、予測手順によってもたらされた不正確さや不均質性を無視して、後続の統計分析で直接使用されることが多い。 これはおそらく偽陽性の発見と無効な科学的結論をもたらす。 本研究では、ML予測結果に基づいて、有効かつ強力な推論を可能にする仮定型およびデータ適応型ポストプレディション推論(POP-Inf)手法を提案する。 その「推定リーン」特性は、幅広い統計量のML予測を仮定せずに信頼できる統計的推測を保証する。 その"data-adaptive"機能は、ml-predictionの精度に関わらず、既存の予測後推論メソッドよりも効率性が向上する。 シミュレーションと大規模ゲノムデータを用いて,本手法の優位性と適用性を示す。

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