Valid confidence intervals for post-model-selection predictors
模型选择后预测器的有效置信区间AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般线性回归的选择后推断，未涉及宏观预测或金融收益预测等特定方向。
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…
模型选择后预测器的有效置信区间
- 研究问题
- 在线性回归先选择模型再构造预测器的情形中，如何建立考虑模型选择影响的置信区间，并明确其实际覆盖的目标量？
- 方法与思路
- 作者从具有指定最低覆盖概率、且不依赖具体模型选择程序的PoSI置信集合出发，将相关区间框架推广到模型选择后预测器。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将既有PoSI区间推广为选择后预测器的置信区间；既有框架覆盖的是非标准目标量，新区间的具体目标需查全文。
- 阅读关注点
- 核对预测器及覆盖目标的定义、覆盖概率涉及哪些随机来源，以及区间如何随候选模型集合、误差设定和选择程序而变化。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的OpenAlex摘要；新目标与覆盖条件未具体说明，不能直接理解为未来个体观测的预测区间或推断刊本变化。
原文摘要
We consider inference post-model-selection in linear regression. In this setting, Berk et al. [Ann. Statist. 41 (2013a) 802–837] recently introduced a class of confidence sets, the so-called PoSI intervals, that cover a certain nonstandard quantity of interest with a user-specified minimal coverage probability, irrespective of the model selection procedure that is being used. In this paper, we generalize the PoSI intervals to confidence intervals for post-model-selection predictors.