B-tests：低方差核双样本检验
机器学习
2014-02-11 v3 机器学习
摘要
本文引入了一族最大均值差异 (MMD) 核双样本检验。该检验族的成员被称为块检验或 B-tests，因为其检验统计量是在样本子集上计算的 MMD 的平均值。块大小的选择允许控制检验功效与计算时间之间的权衡。在这方面，-test 族结合了先前提出的 MMD 双样本检验的有利特性：B-tests 比仅使用样本对的线性时间检验更强大，但比使用包含所有样本的单个大块来计算 U-统计量的二次时间检验计算效率更高。B-tests 的另一个重要优势是其渐近正态零分布：这与 U-统计量形成对比，后者在零假设下是退化的，且其零分布的估计计算量很大。关于假设检验核选择的最新结果可以无缝迁移到 B-tests，从而提供了一种通过核选择优化检验功效的方法。
引用
@article{arxiv.1307.1954,
title = {B-tests: Low Variance Kernel Two-Sample Tests},
author = {Wojciech Zaremba and Arthur Gretton and Matthew Blaschko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.1954},
year = {2014}
}
备注
Neural Information Processing Systems (2013)