Randomization Inference: Theory and Applications
随机化推断：理论与应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要覆盖一般随机化检验、回归和保形推断，未明确限定因果效应、时间序列或金融问题，现有细分证据不足。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
随机化推断：理论与应用
- 研究问题
- 随机化和置换检验何时能在有限样本精确控制第一类错误，偏离所需不变性条件后又如何获得近似或渐近有效性？
- 方法与思路
- 作者综述基于随机化的推断，以群不变性界定随机化假设，讨论偏离该假设的有效性，并用渐近枢轴统计量恢复部分检验的有效性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要梳理精确误差控制与更广泛渐近有效性的联系，并详细讨论两样本置换检验、回归和保形推断等代表性应用。
- 阅读关注点
- 核对随机化假设的正式定义、精确和渐近有效性各自对应的零假设，以及枢轴化在各类应用中的构造与适用条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未列出各应用的条件，不能把随机化检验普遍视为有限样本精确。
原文摘要
We review approaches to statistical inference based on randomization. Permutation tests are treated as an important special case. Under a certain group invariance property, referred to as the ``randomization hypothesis,'' randomization tests achieve exact control of the Type I error rate in finite samples. Although this unequivocal precision is very appealing, the range of problems that satisfy the randomization hypothesis is somewhat limited. We show that randomization tests are often asymptotically, or approximately, valid and efficient in settings that deviate from the conditions required for finite-sample error control. When randomization tests fail to offer even asymptotic Type 1 error control, their asymptotic validity may be restored by constructing an asymptotically pivotal test statistic. Randomization tests can then provide exact error control for tests of highly structured hypotheses with good performance in a wider class of problems. We give a detailed overview of several prominent applications of randomization tests, including two-sample permutation tests, regression, and conformal inference.