論文の概要: Confidence Horizons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03889v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 16:23:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 17:47:10.511087
• Title: Confidence Horizons
• Title（参考訳）: 信頼のホライズンズ
• Abstract要約: 我々は「信頼の地平線」と呼ぶ統計対象の族を提案する。 これらの対象は、有界時間地平線上の大サンプル信頼シーケンス、または、最大数の暫定的なピーク時間を持つ群反復信頼区間と見なすことができる。 適応的ネーマン割当条件下での逐次ランダム化実験において, 処理効果推定における信頼度地平線の利用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5755923640031846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Anytime-valid inference enables analysts to continuously monitor their data and stop experiments early. However, the majority of these methods incur a certain conservativeness by remaining valid on infinite time horizons. In practice, a bound on the horizon may be imposed due to budgetary, practical, or ethical constraints. In this paper, we ask the question: "Is it possible to obtain sharper large-sample anytime-valid inference by forgoing validity beyond some finite time horizon?". We provide a positive answer to this question by proposing a family of statistical objects that we call "confidence horizons". These objects can be viewed as large-sample confidence sequences on bounded time horizons, or alternatively as group sequential repeated confidence intervals with a maximal number of interim peeking times. We make explicit connections to the group sequential boundaries of Pocock [1977], O'Brien--Fleming [1979], and Wang--Tsiatis [1987]. We derive closed-form distribution functions of certain statistics which can be used to calculate the asymptotic quantiles of confidence horizons exactly, sidestepping the repeated integration typically employed in group sequential methods. We illustrate the use of confidence horizons for treatment effect estimation in sequentially randomized experiments under adaptive Neyman allocation.
• Abstract（参考訳）: 任意の値推論により、アナリストはデータを継続的に監視し、実験を早期に停止できる。 しかし、これらの方法の大多数は無限の時間的地平線上で有効であることによって一定の保守性をもたらす。 実際には、予算的、実用的、倫理的制約により、地平線上の制限を課すことができる。 本稿では,「有限時間地平線を超えた有効性を保留することで,よりシャープな大サンプル・正当性推論を得ることができるか」という疑問を呈する。 我々は「信頼の地平線」と呼ばれる統計対象の族を提案することによって、この問題に対する肯定的な答えを与える。 これらの対象は、有界な時間的地平線上の大サンプルの信頼シーケンスと見なすことができ、あるいは、間欠的な探究時間の最大数を持つ群繰り返しの信頼区間と見なすことができる。 我々は、Pocock [1977], O'Brien--Fleming [1979], Wang--Tsiatis [1987] の群列境界に明示的に接続する。 我々は、ある統計量の閉形式分布関数を導出し、信頼地平線の漸近量子を正確に計算し、典型的には群逐次法で使われる反復積分をサイドステッピングする。 適応的ネーマン割当条件下での逐次ランダム化実験において, 処理効果推定における信頼度地平線の利用について述べる。

関連論文リスト

• Beyond Optimal Rates in Stochastic Optimization: Trajectory-Adaptive Stopping Rules [42.38093055717409]
  我々は、新しい信頼系列法と、適応されたプロセスに対する時間一様経験的バーンスタイン不等式を開発する。 結果の停止規則は、自然勾配の地平線より少ない数桁の順序を必要とすることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-26T09:02:46Z)
• Stopping Rules for Stochastic Gradient Descent via Anytime-Valid Confidence Sequences [51.56484100374058]
  凸最適化のための勾配降下(SGD)の停止規則について検討した。 我々は、投影されたSGDの重み付き平均準最適度に対して、任意の有意、データ依存の高信頼シーケンスを開発する。 これらは、厳格でタイムユニフォームなパフォーマンス保証と、有限時間$varepsilon$-optimality証明書である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-15T09:26:45Z)
• In-Context Parametric Inference: Point or Distribution Estimators? [66.22308335324239]
  償却点推定器は一般に後部推論より優れているが、後者は低次元問題では競争力がある。 実験の結果, 償却点推定器は一般に後部推定より優れているが, 後者は低次元問題では競争力があることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T10:00:24Z)
• A new and flexible class of sharp asymptotic time-uniform confidence sequences [0.0]
  古典統計学のように、信頼性シーケンスは高レベルの仮定カバレッジが達成されることを示す非パラメトリックツールである。 軽度の仮定の下で、鋭い時間一様信頼系列を生成する新しいフレキシブルな信頼系列のクラスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T18:57:16Z)
• Mitigating LLM Hallucinations via Conformal Abstention [70.83870602967625]
  我々は,大言語モデルが一般ドメインでの応答をいつ無視すべきかを決定するための,原則化された手順を開発する。 我々は、幻覚率(エラー率)の厳密な理論的保証の恩恵を受けるため、共形予測手法を活用して、禁忌手順を開発する。 実験によって得られた共形禁忌法は, 種々の閉書, オープンドメイン生成質問応答データセットに, 幻覚率を確実に拘束する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T11:32:03Z)
• Score Matching-based Pseudolikelihood Estimation of Neural Marked Spatio-Temporal Point Process with Uncertainty Quantification [59.81904428056924]
  我々は、不確実な定量化を伴うmarkPsを学習するためのスコアMAtching推定器であるSMASHを紹介する。 具体的には,スコアマッチングによるマークPsの擬似的類似度を推定することにより,正規化自由度を推定する。 提案手法の優れた性能は、事象予測と不確実性定量化の両方において広範な実験によって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T02:37:51Z)
• Huber-Robust Confidence Sequences [37.16361789841549]
  信頼シーケンスは、逐次追跡可能な信頼区間であり、任意のデータ依存の停止時間で有効である。 非逐次的設定で達成された最適幅を達成するために,結果の信頼性シーケンスが得られたことを示す。 信頼シーケンスは、A/B/nテストやバンドイットで使用される一般的なツールであるため、これらの結果は、外れ値や敵の腐敗に対して堅牢なシーケンシャルな実験への扉を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T17:29:26Z)
• Near-Optimal Non-Parametric Sequential Tests and Confidence Sequences with Possibly Dependent Observations [44.71254888821376]
  我々は、一般的な非データ生成プロセスの下で、最初のタイプIエラーと予測リジェクション時間保証を提供する。 本研究では, 平均処理効果など, 方程式を推定することによって定義されるパラメータの推測に, 結果を適用する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:37:08Z)
• Nonparametric extensions of randomized response for private confidence sets [51.75485869914048]
  本研究は,局所的差分プライバシー(LDP)の制約の下で,集団平均の非パラメトリック,非漸近的統計的推測を行う手法を導出する。 民営化データへのアクセスのみを与えられた場合、$mustar$に対して信頼区間(CI)と時間一様信頼シーケンス(CS)を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T16:04:49Z)
• Comparing Sequential Forecasters [35.38264087676121]
  2つの予測器を考えてみましょう。それぞれが時間とともに一連のイベントを予測します。 オンラインでもポストホックでも、予測と結果がどのように生成されたかの検証不可能な仮定を避けながら、これらの予測をどのように比較すればよいのか? 予測スコアの時間差を推定するための新しい逐次推論手法を提案する。 実世界の野球と天気予報機を比較することで,我々のアプローチを実証的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T22:54:46Z)
• Quantifying Uncertainty in Deep Spatiotemporal Forecasting [67.77102283276409]
  本稿では,正規格子法とグラフ法という2種類の予測問題について述べる。 我々はベイジアンおよび頻繁な視点からUQ法を解析し、統計的決定理論を通じて統一的な枠組みを提示する。 実際の道路ネットワークのトラフィック、疫病、空気質予測タスクに関する広範な実験を通じて、異なるUQ手法の統計計算トレードオフを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T14:35:46Z)
• Asymptotics of the Empirical Bootstrap Method Beyond Asymptotic Normality [25.402400996745058]
  実験的なブートストラップ推定器の限界分布は, 安定条件下では一定であることを示す。 本稿では,ブートストラップ法を用いて,カバレッジ保証付き信頼区間を構築するための3つの方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T07:14:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。