English(EN) Anytime-valid simulation-based hypothesis testing

新方法提供无需解析密度的随时有效假设检验

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

研究人员开发了一种新颖的假设检验方法，适用于仅可获得概率分布模拟的无密度设置。该方法构建了一个e-test鞅，能够实现具有随时有效I类错误保证的序贯检验。该方法还提供了近似增长最优性和几何衰减的II类错误界限，目标是渐近功效为一。该论文为无需解析密度即可进行基于仿真的序贯假设检验提供了一个简洁有效的解决方案。 AI

影响这项研究引入了一个新颖的统计假设检验框架，可能影响那些依赖于在没有显式密度函数的情况下分析模拟数据的AI应用。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Patrick Forr\'e, Lydia Brenner · 2026-10-07 04:00

随时有效的基于仿真的假设检验

arXiv:2610.08210v1 Announce Type: cross Abstract: For a given data distribution $(X_t)_{t \in \mathbb{N}} \sim Q$ i.i.d., we investigate the hypothesis testing problem: $H_0: Q = P_0$ vs. $H_1: Q = P_1$, for two different model probability distributions $P_0$ and $P_1$. In contra…

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