研究人员开发了一种名为“廉价排列检验”的新颖方法，可显著加速用于区分分布和检验独立性的统计检验。该方法通过将数据点分组到箱中并仅排列这些箱，而不是单个数据点。该方法在保持标准排列检验的精确假阳性控制和最小最大最优性的同时，提供了显著的速度提升。实验证明了其在多种统计检验中的有效性，包括MMD、HSIC和Wilcoxon-Mann-Whitney。 AI
影响 该方法可以提高机器学习模型评估和数据分析管道的效率。
排序理由 详细介绍新统计方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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