Consider a set of multivariate distributions, $F_1,\dots,F_M$, aiming to explain the same phenomenon. For instance, each $F_m$ may correspond to a different candidate background model for calibration data, or to one of many possible signal models we aim to validate on experimental data. In this article, we show that tests for a wide class of apparently different models $F_{m}$ can be mapped into a single test for a reference distribution $Q$. As a result, valid inference for each $F_m$ can be obtained by simulating \underline{only} the distribution of the test statistic under $Q$. Furthermore, $Q$ can be chosen conveniently simple to substantially reduce the computational time.


翻译:考虑一组多变量分布, $F_ 1,\ dots, F_ M$, 目的是解释同样的现象。 例如, 每1 $F_ m$可能对应不同的校准数据候选背景模型, 或者我们旨在验证实验数据的许多可能的信号模型之一 。 在本篇文章中, 我们显示, 对一大类明显不同的模型的测试可以绘制成一个参考分布的单一测试 Q 美元 。 因此, 每1 $F_ m$ 的有效推论可以通过模拟\ underline 来获得 $ 的测试统计数据在 $ 下的分布。 此外, $ Q 也可以简单选择, 以大幅缩短计算时间 。

0
下载
关闭预览

相关内容

医学人工智能AIM(Artificial Intelligence in Medicine)杂志发表了多学科领域的原创文章,涉及医学中的人工智能理论和实践,以医学为导向的人类生物学和卫生保健。医学中的人工智能可以被描述为与研究、项目和应用相关的科学学科,旨在通过基于知识或数据密集型的计算机解决方案支持基于决策的医疗任务,最终支持和改善人类护理提供者的性能。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/artmed/
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员