Infer-and-widen, or not?
推断并加宽，还是不加宽？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：摘要讨论选择性推断、置信区间与 lasso 后推断，属于计量理论与方法议题，未涉及用户所列因果推断、面板、时间序列、资产定价等具体领域细分，故不选择。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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推断并加宽，还是不加宽？
- 研究问题
- 摘要称，本文研究选择性推断中的“推断并加宽”框架：当参数由数据选择得到时，该框架给出的对称置信区间中点未校正选择偏差，因而必须加宽；作者要问的是，这类区间是否真的比不加宽的替代方案更窄。
- 方法与思路
- 作者提出在三个场景中考察推断并加宽方法：赢家诅咒、最大对比，以及 lasso 后的推断；在每个场景中把当前最先进的推断并加宽方案与一种非推断并加宽的替代方案作比较，并进一步考察理论上的“oracle”推断并加宽区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在三个例子中，最先进的推断并加宽方案给出的置信区间都比非推断并加宽的替代方案更宽；甚至理论上能达到的最窄 oracle 推断并加宽区间也可能比替代方案更宽。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对：三个场景的具体设定与参数定义、所比较的替代方案究竟如何构造、比较是在何种覆盖保证或准则下进行、oracle 区间的最窄性如何论证，以及结论是否依赖特定模型或选择规则。
- 阅读边界
- 仅凭摘要无法判断证明细节、模拟或实证设置、有限样本表现与适用条件；摘要也未说明替代方案是否保持相同的频率学覆盖性质。该文为 arXiv 预印本，未经同行评审验证，不能据此声称已被期刊接收。
原文摘要
In recent years, there has been substantial interest in the task of selective inference: inference on a parameter that is selected from the data. Many of the existing proposals fall into what we refer to as the \emph{infer-and-widen} framework: they produce symmetric confidence intervals whose midpoints do not account for selection and therefore are biased; thus, the intervals must be wide enough to account for this bias. In this paper, we investigate infer-and-widen approaches in three vignettes: the winner's curse, maximal contrasts, and inference after the lasso. In each of these examples, we show that a state-of-the-art infer-and-widen proposal leads to confidence intervals that are wider than a non-infer-and-widen alternative. Furthermore, even an ``oracle'' infer-and-widen confidence interval -- the narrowest possible interval that could be theoretically attained via infer-and-widen -- can be wider than the alternative.