针对有界随机变量有限样本的无分布有效 p 值
机器学习
2024-05-16 v1 机器学习
统计理论
统计理论
摘要
我们基于 Pelekis、Ramon 和 Wang 提出的有界随机变量集中不等式，构建了一个有效的 p 值。这项工作的动机在于在无分布设置下对预测算法进行校准。该超一致 p 值在某些区域比 Hoeffding 和 Bentkus 的替代方案更紧。尽管我们的动机源于机器学习背景下的校准设置，但本文提出的想法在经典统计推断中也同样适用。此外，我们比较了先前文献中提出的针对有界损失的一系列有效 p 值的功效。
引用
@article{arxiv.2405.08975,
title = {A distribution-free valid p-value for finite samples of bounded random variables},
author = {Joaquin Alvarez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.08975},
year = {2024}
}
备注
-