論文の概要: Synthetic Data: Can We Trust Statistical Estimators?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07837v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 02:04:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 16:56:27.011978
• Title: Synthetic Data: Can We Trust Statistical Estimators?
• Title（参考訳）: 合成データ:統計推定器を信頼できるか?
• Authors: Alexander Decruyenaere, Heidelinde Dehaene, Paloma Rabaey, Christiaan Polet, Johan Decruyenaere, Stijn Vansteelandt, Thomas Demeester
• Abstract要約: 推定値が偏りなくても, 偽陽性の発見率(タイプ1の誤り)は許容できないほど高いと論じる。 このようなデータに対する統計的推論ツールを開発することが不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.67560576869115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing interest in data sharing makes synthetic data appealing. However, the analysis of synthetic data raises a unique set of methodological challenges. In this work, we highlight the importance of inferential utility and provide empirical evidence against naive inference from synthetic data (that handles these as if they were really observed). We argue that the rate of false-positive findings (type 1 error) will be unacceptably high, even when the estimates are unbiased. One of the reasons is the underestimation of the true standard error, which may even progressively increase with larger sample sizes due to slower convergence. This is especially problematic for deep generative models. Before publishing synthetic data, it is essential to develop statistical inference tools for such data.
• Abstract（参考訳）: データ共有への関心が高まり、合成データが魅力的になる。 しかし、合成データの解析は独自の方法論上の課題を提起する。 本研究は, 推定実用性の重要性を強調し, 合成データからのナイーブ推論に対する実証的証拠を提供する(これは, 実際に観測されたかのように扱う)。 推定値が偏りなくても, 偽陽性の発見率(タイプ1の誤り)は許容できないほど高いと論じる。 理由の1つは真の標準誤差の過小評価であり、緩やかな収束によりより大きいサンプルサイズで徐々に増加する可能性がある。 これは特に深層生成モデルでは問題となる。 合成データを公開する前には、そのようなデータに対する統計的推論ツールを開発することが不可欠である。

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