Location Characteristics of Conditional Selective Confidence Intervals via Polyhedral Methods
多面体方法下条件选择性置信区间的位置特征AI 解读 ↓
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多面体方法下条件选择性置信区间的位置特征
- 研究问题
- 当置信区间以统计显著这一筛选事件为条件构造时，其位置如何变化，是否可能排除所有事前认为合理的参数值？
- 方法与思路
- 作者分析多面体方法生成的条件选择性置信区间，比较单侧检验下高度显著与边缘显著情形，并讨论双侧及随机化筛选。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称单侧边缘显著时区间可能远移至零的左侧；高度显著时接近常规区间，而双侧检验或所述随机化方式避免该位置问题。
- 阅读关注点
- 应核对截断分布、区间反演方式及位置结论成立条件，并区分覆盖率保证、区间长度与排除合理参数值这几个不同问题。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核验；摘要未提供具体分布条件，位置结论不等于一般性的推断优劣结论。
原文摘要
We examine the location properties of a conditional selective confidence interval constructed via the polyhedral method. The interval is derived from the distribution of a test statistic conditional on the event of statistical significance. For a one-sided test, its behavior depends on whether the parameter is highly or only marginally significant. In the highly significant case, the interval closely resembles the conventional confidence interval that ignores selection. By contrast, when the parameter is only marginally significant, the interval may shift far to the left of zero, potentially excluding all a priori plausible parameter values. This "location problem" does not arise if significance is determined by a two-sided test or by a one-sided test with randomized response (e.g., data carving).