論文の概要: A distribution-free valid p-value for finite samples of bounded random variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08975v1
• Date: Tue, 14 May 2024 22:01:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 14:55:25.130800
• Title: A distribution-free valid p-value for finite samples of bounded random variables
• Title（参考訳）: 有界確率変数有限標本に対する分布自由有効p値
• Authors: Joaquin Alvarez,
• Abstract要約: Plekis, Ramon, Wang が導入した有界確率変数の濃度不等式に基づく有効な p-値を構築する。 この研究の背後にある動機は、分布のない環境で予測アルゴリズムの校正である。 この研究で示された考え方は、古典的な統計的推論にも関係している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We build a valid p-value based on a concentration inequality for bounded random variables introduced by Pelekis, Ramon and Wang. The motivation behind this work is the calibration of predictive algorithms in a distribution-free setting. The super-uniform p-value is tighter than Hoeffding and Bentkus alternatives in certain regions. Even though we are motivated by a calibration setting in a machine learning context, the ideas presented in this work are also relevant in classical statistical inference. Furthermore, we compare the power of a collection of valid p- values for bounded losses, which are presented in previous literature.
• Abstract（参考訳）: Plekis, Ramon, Wang が導入した有界確率変数の濃度不等式に基づく有効な p-値を構築する。 この研究の背後にある動機は、分布のない環境で予測アルゴリズムの校正である。 超一様p-値は、特定の領域におけるホーフディングやベンツクスの代替よりも厳密である。 機械学習の文脈におけるキャリブレーションの設定によって動機付けられても、この研究で提示されたアイデアは古典的な統計的推論にも関係している。 さらに,従来の文献で示された有界損失に対する有効なp-値の収集力を比較する。

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