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PEAKによるチラ見検定―複数データストリームの平均に関する逐次非パラメトリック複合仮説検定

(Peeking with PEAK: Sequential, Nonparametric Composite Hypothesis Tests for Means of Multiple Data Streams)

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田中専務

拓海先生、最近部署で『途中で結果を見ても検定が壊れない』という話が出まして、どういう技術なんだかさっぱりでして。要するに、こっちが途中でデータを覗いても大丈夫ってことなんですか?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、この論文は、データを途中で見ても有意水準(α-level、アルファ・レベル)を守れる検定の仕組みを、複数のデータ流(data streams)に対して非パラメトリックに広げたものです。つまり、前提となる分布を強く仮定せずに、途中停止(optional stopping)しても誤検出率をコントロールできる検定を実用的にしたんですよ。

田中専務

ええと、専門用語が多くて恐縮ですが、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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