Prediction-Powered E-Values
预测辅助的 e 值推断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：摘要提出跨多种任务的通用统计推断框架，变点检测与因果发现仅为示例，尚不足以确定具体计量领域细分。
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…
预测辅助的 e 值推断
- 研究问题
- 当可靠观测数据不足时，如何将预测辅助推断扩展到 e 值框架，以支持序贯检验、置信区间及更广泛的推断任务？
- 方法与思路
- 作者将预测辅助推断思想引入 e 值构造，提出可嵌入既有算法的模块化方法，并在多种检验和检测任务中展示应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法为可表述为 e 值的推断程序提供预测辅助版本，并保留随时有效性、事后有效性及序贯推断的特点。
- 阅读关注点
- 应核对预测值与真实观测如何组合、有效性所需的数据条件，以及可选停止和事后选择下保证成立的具体范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明预测误差、数据依赖和校准要求，不能判断保证的适用边界。
原文摘要
Quality statistical inference requires a sufficient amount of data, which can be missing or hard to obtain. To this end, prediction-powered inference has risen as a promising methodology, but existing approaches are largely limited to Z-estimation problems such as inference of means and quantiles. In this paper, we apply ideas of prediction-powered inference to e-values. By doing so, we inherit all the usual benefits of e-values -- such as anytime-validity, post-hoc validity and versatile sequential inference -- as well as greatly expand the set of inferences achievable in a prediction-powered manner. In particular, we show that every inference procedure that can be framed in terms of e-values has a prediction-powered counterpart, given by our method. We showcase the effectiveness of our framework across a wide range of inference tasks, from simple hypothesis testing and confidence intervals to more involved procedures for change-point detection and causal discovery, which were out of reach of previous techniques. Our approach is modular and easily integrable into existing algorithms, making it a compelling choice for practical applications.