p-values | BriefGPT - AI 论文速递

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深度神经网络中激活空间的高效表示
提出了一个模型无关的框架来创建深度神经网络中激活的表示，使用节点特定的直方图来计算观察到的激活的 p 值，从而减少内存使用并解决隐私问题。
PDF7 months ago
使用符合性 p 值检测异常值
本文研究基于共形推断的非参数异常检测的 p - 值构造，提出了一种计算条件合法且独立的 p 值的新方法，并使用浓度不等式建立了我们有限样本保证的证明。
PDF3 years ago
ACLNLPStatTest：比较 NLP 系统性能的工具包
本文提出了一种基于效应大小估计的三阶段比较 NLP 系统性能的方法，并提供了一个工具包 NLPStatTest，该工具包可以自动化处理上传的 NLP 系统评估分数，进行合适的显著性检验和效应大小估计，并进行功效分析来估计 II 型错误。这个
PDF4 years ago
改进差分隐私方差分析
本文基于差分隐私的限制，提出了一个新的测试统计量 $F_1$，并展示了如何严格计算 $F_1$ 的参考分布，同时给出了一个计算准确 $p$- 值的算法。与先前的工作进行比较，在相同的效应大小下，新提出的测试仅需要 7% 的数据即可获得数量级
PDF5 years ago
差分隐私 ANOVA 测试
提出了第一个用于方差分析（ANOVA）的差分隐私算法，以保护个人隐私为前提，确保数据的汇总统计特征可供研究人员使用，同时实现有效的实验结果测量。
PDF7 years ago
随机过程的核独立性检验
文中提出了一种新的非参数化方法用于测试两个随机过程之间的独立性，使用了 Hilbert Schmidt 独立性准则（HSIC）作为检验统计量，该方法针对从随机过程中绘制的样本计算 HSIC 的渐近行为得到了建立，并且推荐了一种可替代的 p
PDF10 years ago
高维回归的置信区间和假设检验
该文提出了一个新颖的算法，用于构建自然参数的置信区间和 p 值，并使用高维线性回归问题和一个高通量基因组数据集进行测试。
PDF11 years ago
高维回归中的假设检验：高斯随机设计模型下的渐近理论
本文探讨了在高维情况下使用 Lasso 估计器进行线性回归分析中，单个回归系数的 p-value 计算问题，证明了随机设计矩阵的问题可通过解偏差的 Lasso 估计器获得计算解，最后通过统计物理中的 Replica heuristics，推
PDF11 years ago
高维线性模型的统计意义
本研究提出了一种方法，可以在高维线性模型中构建一般假设的 p 值。该方法可用于测试单个回归参数或涉及多个甚至所有参数的假设，同时考虑到 p 值之间的依赖关系，进行多重比较校正。该技术基于 Ridge 估计和在高维度中的投影偏差上增加的修正项
PDF12 years ago
估计大量独立检验假零假设比例
研究估计大量相互独立测试的零假设中的错误假设数量的问题，提出了一族方法来建立这种比例的下限置信区间，主要依据是测试的 p 值。这项工作的动机是在天文学中发生的一种信号检测问题。
PDF19 years ago