論文の概要: The Real Deal Behind the Artificial Appeal: Inferential Utility of Tabular Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07837v2
- Date: Wed, 12 Jun 2024 10:21:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 23:23:18.295396
- Title: The Real Deal Behind the Artificial Appeal: Inferential Utility of Tabular Synthetic Data
- Title（参考訳）: 人工上訴の真相: 語彙合成データの推論的有用性
- Authors: Alexander Decruyenaere, Heidelinde Dehaene, Paloma Rabaey, Christiaan Polet, Johan Decruyenaere, Stijn Vansteelandt, Thomas Demeester,
- Abstract要約: 評価値が不偏であっても, 偽陽性の発見率(タイプ1の誤り)は不可避的に高いことが示唆された。
以前提案された補正係数が使用されているにもかかわらず、この問題は深層生成モデルに対して持続する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.165159490379146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in generative models facilitate the creation of synthetic data to be made available for research in privacy-sensitive contexts. 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, whereby synthetic data are treated as if they were actually observed. Before publishing synthetic data, it is essential to develop statistical inference tools for such data. By means of a simulation study, we show that the rate of false-positive findings (type 1 error) will be unacceptably high, even when the estimates are unbiased. Despite the use of a previously proposed correction factor, this problem persists for deep generative models, in part due to slower convergence of estimators and resulting underestimation of the true standard error. We further demonstrate our findings through a case study.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルの最近の進歩は、プライバシに敏感なコンテキストの研究のために利用可能な合成データの作成を促進する。
しかし、合成データの解析は、ユニークな方法論上の課題を提起する。
そこで本研究では, 合成データからナイーブな推論を, 実際に観測されたかのように処理する実験的な証拠を提示する。
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。
シミュレーション実験により, 推定値が偏りのない場合でも, 偽陽性の発見率(タイプ1エラー)が許容不能に高いことを示す。
以前に提案された補正係数が使用されているにもかかわらず、この問題は深い生成モデルに留まり、部分的には推定器の収束が遅く、真の標準誤差の過小評価の結果である。
症例スタディを通じてさらに知見を実証する。
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