Reproducible Aggregation of Sample-Split Statistics
样本分割统计量的可复现聚合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：摘要提出适用于多种计量方法的通用样本分割聚合程序，未明确具体应用方向，不能仅凭统计推断术语分类。
反馈分类问题
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样本分割统计量的可复现聚合
- 研究问题
- 样本分割引入数据之外的随机性后，如何聚合多次分割得到的统计量，使同一数据上的重复运行结果保持可控差异？
- 方法与思路
- 作者提出顺序聚合程序，由使用者指定差异界限和名义错误率，再对同一样本多次分割构造的统计量进行聚合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，名义错误率近似对应两次实施结果差异超过指定界限的概率，并展示该程序在若干常用计量方法中的应用。
- 阅读关注点
- 应核对顺序停止规则、概率保证的条件和近似含义，以及重复运行的一致性控制是否同时保留原方法的推断有效性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明概率保证的具体形式、计算成本或采用的计量应用。
原文摘要
Statistical inference is often simplified by sample-splitting. This simplification comes at the cost of the introduction of randomness not native to the data. We propose a simple procedure for sequentially aggregating statistics constructed with multiple splits of the same sample. The user specifies a bound and a nominal error rate. If the procedure is implemented twice on the same data, the nominal error rate approximates the chance that the results differ by more than the bound. We illustrate the application of the procedure to several widely applied econometric methods.