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Enregistrement W4404691850 · doi:10.4171/owr/2024/24

Game-theoretic Statistical Inference: Optional Sampling, Universal Inference, and Multiple Testing Based on E-values

2024· article· en· W4404691850 sur OpenAlexaff
Peter Grünwald, Aaditya Ramdas, Ruodu Wang, Johanna F. Ziegel

Notice bibliographique

RevueOberwolfach Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInferenceStatistical inferenceComputer scienceMartingale (probability theory)NotationStatistical hypothesis testingArtificial intelligenceMachine learningInterpretation (philosophy)Meaning (existential)Game theoryTheoretical computer scienceData scienceMathematical economicsMathematicsEpistemologyStatisticsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This half-size MFO workshop brings together researchers in mathematical statistics, probability theory, machine learning, medical sciences, and economics to discuss recent developments in sequential inference. New sequential inference methods that build on nonnegative martingale techniques allow us to elegantly solve prominent shortcomings of traditional statistical hypothesis tests. Instead of p-values, they are based on e-values which have the added benefit that their meaning is much easier to communicate to applied researchers, due to their intuitive interpretation in terms of the wealth of a gambler playing a hypothetically fair game. Significant new contributions to this fast growing research area will be presented in order to stimulate collaborations, discuss and unify notation and concepts in the fields, and tackle a variety of open problems and address current major challenges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,425
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,102 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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