論文の概要: Another look at inference after prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19908v3
• Date: Fri, 07 Feb 2025 19:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 16:44:24.578
• Title: Another look at inference after prediction
• Title（参考訳）: 予測後の推論について
• Authors: Jessica Gronsbell, Jianhui Gao, Yaqi Shi, Zachary R. McCaw, David Cheng,
• Abstract要約: 予測ベース(PB)推論は、少量の金標準データとともに、大量の予測を用いた統計的解析に適合するように設計されている。 PB推論の目標は、(i)予測における誤差からのバイアスを緩和し、(ii)金標準データのみを用いて従来の推論と比較して効率を改善することである。 簡単な修正で予測パワー推論(PPI)を調整し,理論的に正当化された効率改善を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From structural biology to epidemiology, predictions from machine learning (ML) models increasingly complement costly gold-standard data to enable faster, more affordable, and scalable scientific inquiry. In response, prediction-based (PB) inference has emerged to accommodate statistical analysis using a large volume of predictions together with a small amount of gold-standard data. The goals of PB inference are two-fold: (i) to mitigate bias from errors in predictions and (ii) to improve efficiency relative to traditional inference using only the gold-standard data. Motwani and Witten (2023) recently revisited two key PB inference approaches and found that only one method, Prediction-powered Inference (PPI) proposed by Angelopoulos et al. (2023), achieves (i). In this paper, we find that PPI does not achieve (ii). We revisit the double sampling literature and show that, with a simple modification, PPI can be adjusted to provide theoretically justified improvements in efficiency. We also contextualize PB inference with economics and statistics literature dating back to the 1960s to highlight the utility of classical methods in this contemporary problem. Our extensive theoretical analyses, along with an analysis of UK Biobank data, indicate that our proposal effectively mitigates bias and improves efficiency, making it preferable for use in practice.
• Abstract（参考訳）: 構造生物学から疫学まで、機械学習(ML)モデルからの予測は、より高速で安価でスケーラブルな科学的調査を可能にするために、コストのかかる金標準データを補完する傾向にある。 これに対し、予測ベース(PB)推論は、少量の金標準データとともに大量の予測を用いた統計的解析に適合する傾向にある。 PB推論の目標は2つある。 一 予測の誤りから偏見を和らげること (二)金標準データのみを用いて従来の推論と比較して効率を向上させること。 Motwani と Witten (2023) は2つの主要なPB推論手法を再検討し、Angelopoulos et al (2023) によって提案された予測駆動推論 (PPI) の1つの方法のみが達成できることを発見した。 (i)。 本稿では,PPIが達成できないことを明らかにする。 (II)。 二重サンプリング文献を再検討し、簡単な修正でPPIを調整し、理論的に正当化された効率改善を提供することを示した。 また、1960年代までさかのぼる経済学や統計学の文献とのPB推論を文脈的に分析し、この現代問題における古典的手法の有用性を強調した。 我々の理論分析は、英国バイオバンクのデータの解析とともに、我々の提案がバイアスを効果的に軽減し、効率を向上し、実際にの使用に好適であることを示している。

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