論文の概要: Machine Learning for Two-Sample Testing under Right-Censored Data: A Simulation Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08201v2
• Date: Thu, 26 Sep 2024 14:56:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 21:20:36.339302
• Title: Machine Learning for Two-Sample Testing under Right-Censored Data: A Simulation Study
• Title（参考訳）: 右センサデータに基づく2サンプルテストのための機械学習:シミュレーションによる検討
• Authors: Petr Philonenko, Sergey Postovalov,
• Abstract要約: 本研究は,2サンプル検定における機械学習(ML)手法の有効性を評価することを目的とする。 この研究は、計18の2サンプル検定法を右集束観察でカバーしている。 直感的な観察で2サンプル問題をテストするには、提案された2サンプルメソッド(スクリプト、データセット、モデル)をGitHubとHugging Faceで使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The focus of this study is to evaluate the effectiveness of Machine Learning (ML) methods for two-sample testing with right-censored observations. To achieve this, we develop several ML-based methods with varying architectures and implement them as two-sample tests. Each method is an ensemble (stacking) that combines predictions from classical two-sample tests. This paper presents the results of training the proposed ML methods, examines their statistical power compared to classical two-sample tests, analyzes the null distribution of the proposed methods when the null hypothesis is true, and evaluates the significance of the features incorporated into the proposed methods. In total, this work covers 18 methods for two-sample testing under right-censored observations, including the proposed methods and classical well-studied two-sample tests. All results from numerical experiments were obtained from a synthetic dataset generated using the inverse transform sampling method and replicated multiple times through Monte Carlo simulation. To test the two-sample problem with right-censored observations, one can use the proposed two-sample methods (scripts, dataset, and models are available on GitHub and Hugging Face).
• Abstract（参考訳）: 本研究は,2サンプル検定における機械学習(ML)手法の有効性を評価することを目的とする。 そこで我々は,様々なアーキテクチャを持つMLベースの手法を開発し,それらを2サンプルテストとして実装する。 それぞれの方法は、古典的な2サンプルテストからの予測を組み合わせたアンサンブル(スタックング)である。 本稿では,提案手法の学習結果について,従来の2サンプル試験と比較して統計力を検証し,ヌル仮説が真である場合に提案手法のヌル分布を解析し,提案手法に組み込まれた特徴の意義を評価する。 本研究は, 提案手法や古典的よく研究された2サンプル試験を含む, 右室観察下での2サンプル試験に関する18の手法を網羅する。 数値実験の結果は, 逆変換サンプリング法を用いて生成した合成データセットから得られ, モンテカルロシミュレーションにより複数回再現された。 直感的な観察で2サンプルの問題をテストするには、提案された2サンプルメソッド(スクリプト、データセット、モデル)をGitHubとHugging Faceで使用することができる。

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