More efficient exact group invariance testing: using a representative subgroup
利用代表性子群提高精确群不变性检验效率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：摘要研究一般群不变性与多重检验，未提供所列领域细分的直接依据。
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…
关注这篇论文的作者
利用代表性子群提高精确群不变性检验效率
- 研究问题
- 当置换或符号翻转等变换群过大时，能否用精心选择的固定子群替代随机变换子集，从而降低计算量并提高检验功效？
- 方法与思路
- 作者以策略性选择的固定变换子群构造群不变性检验，在广义位置模型中分析一致性，并研究置换多重检验中的收益。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提检验常能在更低信噪比下一致，并在置换多重检验中以更少的置换达到相同功效，同时给出正态情形的类比。
- 阅读关注点
- 应核对子群的选择规则、精确检验成立的条件、信噪比比较的模型范围，以及减少置换次数时功效比较如何定义。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断任意固定子群是否有效，也不能将广义位置模型中的功效结论推广到所有检验。
原文摘要
Summary We consider testing invariance of a distribution under an algebraic group of transformations, such as permutations or sign flips. As such groups are typically huge, tests based on the full group are often computationally infeasible. Hence, it is standard practice to use a random subset of transformations. We improve upon this by replacing the random subset with a strategically chosen, fixed subgroup of transformations. In a generalized location model, we show that the resulting tests are often consistent for lower signal-to-noise ratios. Moreover, we establish an analogy between the power improvement and switching from a t-test to a Z-test under normality. Importantly, in permutation-based multiple testing, the efficiency gain with our approach can be huge, since we attain the same power with many fewer permutations.