論文の概要: Peeking with PEAK: Sequential, Nonparametric Composite Hypothesis Tests
for Means of Multiple Data Streams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06122v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 01:11:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 18:17:04.497878
- Title: Peeking with PEAK: Sequential, Nonparametric Composite Hypothesis Tests
for Means of Multiple Data Streams
- Title（参考訳）: PEAKによるPeeking:複数のデータストリームに対する逐次的・非パラメトリック複合仮説テスト
- Authors: Brian Cho, Kyra Gan, Nathan Kallus
- Abstract要約: 本稿では,複数データストリームを用いた合成仮説のための新しい非パラメトリックシーケンシャルテストを提案する。
提案手法は,テスト・アズ・ベッティング・フレームワーク上に構築され,停止時間にまたがる非漸近的な$alpha$レベルのテストを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.763520671703326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel nonparametric sequential test for composite hypotheses for
means of multiple data streams. Our proposed method, \emph{peeking with
expectation-based averaged capital} (PEAK), builds upon the testing-as-betting
framework and provides a non-asymptotic $\alpha$-level test across any stopping
time. PEAK is computationally tractable and efficiently rejects hypotheses that
are incorrect across all potential distributions that satisfy our nonparametric
assumption, enabling joint composite hypothesis testing on multiple streams of
data. We numerically validate our theoretical findings under the best arm
identification and threshold identification in the bandit setting, illustrating
the computational efficiency of our method against state-of-the-art testing
methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複数データストリームを用いた合成仮説のための新しい非パラメトリックシーケンシャルテストを提案する。
提案手法である \emph{peeking with expectation-based averaged capital} (peak) は,テスト・アズ・ア・ベッティングフレームワークを基盤とし,任意の停止時間にわたって非漸近的な$\alpha$-level テストを提供する。
PEAKは計算的に抽出可能であり、非パラメトリックな仮定を満たす全ての潜在的分布に誤りがある仮説を効率的に否定し、複数のデータストリームで共同合成仮説テストを可能にする。
バンドイット設定における最善のアーム識別としきい値同定の下での理論的知見を数値的に検証し,最先端試験法に対する計算効率を示す。
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