論文の概要: Conditional Testing based on Localized Conformal p-values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16829v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 11:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 04:05:48.654850
• Title: Conditional Testing based on Localized Conformal p-values
• Title（参考訳）: 局所整形p値に基づく条件付きテスト
• Authors: Xiaoyang Wu, Lin Lu, Zhaojun Wang, Changliang Zou,
• Abstract要約: 我々は、予測区間を反転させて局所化された共形p値を定義し、それらの理論的性質を証明した。 これらの定義されたp-値は、その実用性を説明するためにいくつかの条件付きテスト問題に適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6779147365057305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address conditional testing problems through the conformal inference framework. We define the localized conformal p-values by inverting prediction intervals and prove their theoretical properties. These defined p-values are then applied to several conditional testing problems to illustrate their practicality. Firstly, we propose a conditional outlier detection procedure to test for outliers in the conditional distribution with finite-sample false discovery rate (FDR) control. We also introduce a novel conditional label screening problem with the goal of screening multivariate response variables and propose a screening procedure to control the family-wise error rate (FWER). Finally, we consider the two-sample conditional distribution test and define a weighted U-statistic through the aggregation of localized p-values. Numerical simulations and real-data examples validate the superior performance of our proposed strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,共形推論フレームワークを用いて条件付きテスト問題に対処する。 我々は、予測区間を反転させて局所化された共形p値を定義し、それらの理論的性質を証明した。 これらの定義されたp-値は、その実用性を説明するためにいくつかの条件付きテスト問題に適用される。 まず,有限サンプル偽発見率(FDR)を制御した条件分布における外れ値に対する条件付き外れ値検出手法を提案する。 また,多変量応答変数のスクリーニングを目的とした新しい条件付きラベルスクリーニング問題を導入し,ファミリーワイドエラー率(FWER)を制御するスクリーニング手順を提案する。 最後に、2サンプル条件分布テストを検討し、局所化されたp-値の集約を通じて重み付きU-統計を定義する。 数値シミュレーションと実データ例により,提案手法の優れた性能が検証された。

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