論文の概要: Credal Two-Sample Tests of Epistemic Ignorance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12921v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 18:09:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:46.027474
• Title: Credal Two-Sample Tests of Epistemic Ignorance
• Title（参考訳）: 難治性てんかんの2サンプル検診
• Authors: Siu Lun Chau, Antonin Schrab, Arthur Gretton, Dino Sejdinovic, Krikamol Muandet,
• Abstract要約: 干潟集合を比較するための新しい仮説テストフレームワークである干潟2サンプル試験を導入する。 両サンプル試験を一般化して, 対等性, 包摂性, 交叉性, 相互排他性の推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.42566984003255
• License:
• Abstract: We introduce credal two-sample testing, a new hypothesis testing framework for comparing credal sets -- convex sets of probability measures where each element captures aleatoric uncertainty and the set itself represents epistemic uncertainty that arises from the modeller's partial ignorance. Classical two-sample tests, which rely on comparing precise distributions, fail to address epistemic uncertainty due to partial ignorance. To bridge this gap, we generalise two-sample tests to compare credal sets, enabling reasoning for equality, inclusion, intersection, and mutual exclusivity, each offering unique insights into the modeller's epistemic beliefs. We formalise these tests as two-sample tests with nuisance parameters and introduce the first permutation-based solution for this class of problems, significantly improving upon existing methods. Our approach properly incorporates the modeller's epistemic uncertainty into hypothesis testing, leading to more robust and credible conclusions, with kernel-based implementations for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: そこで,本研究では,各要素がアレタリック不確かさを捉え,その集合自体がモデラーの部分的無知から生じるてんかんの不確かさを表す確率測定の凸集合について,新しい仮説テストフレームワークである,クレーダル2サンプルテストを導入する。 古典的な2サンプルテストは、正確な分布を比較することに依存するが、部分的な無知のため、てんかんの不確実性に対処できない。 このギャップを埋めるために、我々は2サンプルの試験を一般化してクレダル集合を比較し、等式、包含性、交叉性、および相互排他性の推論を可能にし、それぞれがモデラーの疫学的信念に固有の洞察を与える。 そこで本研究では,これらの試験をニュアンスパラメータを持つ2サンプルテストとして定式化し,このクラスの問題に対して最初の置換ベースのソリューションを導入し,既存の手法を大幅に改善した。 提案手法は,提案手法を仮説テストに適切に組み込むことにより,実世界のアプリケーションに対するカーネルベースの実装により,より堅牢で信頼性の高い結論を導出する。

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