Inference on Consensus Ranking of Distributions
分布共识排序的统计推断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：摘要直接研究分布之间的期望效用排序、效用函数共识集合与受限随机占优，属于分布比较方向。
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分布共识排序的统计推断
- 研究问题
- 比较两个分布时，如何推断支持其中一个分布的效用函数范围，从而衡量共识广度，而不只检验是否存在一致偏好？
- 方法与思路
- 作者通过控制族错误率的多重检验反演，构造效用函数集合的内外置信集，并以经验过程理论支持统一推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架同时支持共识集合推断、期望效用差的统一置信带，以及以受限随机占优为原假设或备择的检验。
- 阅读关注点
- 应核对效用函数类与矩条件、内外置信集的覆盖含义，以及多重检验反演和统一置信带的具体构造。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列出具体矩条件，也不足以判断有限样本覆盖表现。
原文摘要
Instead of testing for unanimous agreement, I propose learning how broad of a consensus favors one distribution over another (of earnings, productivity, asset returns, test scores, etc.). Specifically, given a sample from each of two distributions, I propose statistical inference methods to learn about the set of utility functions for which the first distribution has higher expected utility than the second distribution. With high probability, an "inner" confidence set is contained within this true set, while an "outer" confidence set contains the true set. Such confidence sets can be formed by inverting a proposed multiple testing procedure that controls the familywise error rate. Theoretical justification comes from empirical process results, given that very large classes of utility functions are generally Donsker (subject to finite moments). The theory additionally justifies a uniform (over utility functions) confidence band of expected utility differences, as well as tests with a utility-based "restricted stochastic dominance" as either the null or alternative hypothesis. Simulated and empirical examples illustrate the methodology.