Yilin Song

新论文揭秘用于统计分析的预测驱动推断

两篇新的arXiv论文探讨了预测驱动推断（PPI）的概念，该框架使用机器学习预测来改进难以测量结果时的统计推断。第一篇论文《使用黑盒预测的最佳推断》侧重于高维高斯序列模型，描述了理论极限并开发了实用的假设检验。第二篇论文《揭秘预测驱动推断》综合了现有的PPI变体，为实践者提供了一个统一的工作流程。它强调，虽然PPI可以产生更窄的置信区间，但重复使用训练数据可能导致反保守结果，并且在某些缺失数据条件下，所有方法都可能产生有偏估计。