論文の概要: FAB-PPI: Frequentist, Assisted by Bayes, Prediction-Powered Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02363v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 14:46:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:52.312625
• Title: FAB-PPI: Frequentist, Assisted by Bayes, Prediction-Powered Inference
• Title（参考訳）: FAB-PPI:周波数、ベイズ支援、予測パワー推論
• Authors: Stefano Cortinovis, François Caron,
• Abstract要約: 予測駆動推論(PPI)は、実験データと機械学習予測を組み合わせることで、有効な統計的推測を可能にする。 本稿では,予測の質について事前の知識でPPIフレームワークに通知することを提案する。 その結果,ベイズ支援型PPI(FAB-PPI)は,観測された予測品質が従来よりも低い場合にPPIよりも改善されることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Prediction-powered inference (PPI) enables valid statistical inference by combining experimental data with machine learning predictions. When a sufficient number of high-quality predictions is available, PPI results in more accurate estimates and tighter confidence intervals than traditional methods. In this paper, we propose to inform the PPI framework with prior knowledge on the quality of the predictions. The resulting method, which we call frequentist, assisted by Bayes, PPI (FAB-PPI), improves over PPI when the observed prediction quality is likely under the prior, while maintaining its frequentist guarantees. Furthermore, when using heavy-tailed priors, FAB-PPI adaptively reverts to standard PPI in low prior probability regions. We demonstrate the benefits of FAB-PPI in real and synthetic examples.
• Abstract（参考訳）: 予測駆動推論(PPI)は、実験データと機械学習予測を組み合わせることで、有効な統計的推測を可能にする。 十分な数の高品質な予測が得られれば、PPIは従来の手法よりも正確な推定と厳密な信頼区間をもたらす。 本稿では,予測の質に関する事前知識でPPIフレームワークに情報を伝えることを提案する。 その結果,ベイズ支援PPI(FAB-PPI)は,観測された予測品質が従来よりも低い場合にPPIよりも改善され,頻繁な保証が維持されることがわかった。 さらに、重み付き先行値を使用する場合、FAB-PPIは低い事前確率領域の標準PPIに適応的に回帰する。 FAB-PPIの利点を実例と合成例で示す。

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