プレプリント
J-GLOBAL ID:202202204540042500   整理番号:22P0024944

ALPHA:以前に手で編集された投票から学習する監査【JST・京大機械翻訳】

ALPHA: Audit that Learns from Previously Hand-Audited Ballots
著者 (1件):
資料名:
発行年: 2022年01月07日  プレプリントサーバーでの情報更新日: 2022年08月11日
JST資料番号: O7000B  資料種別: プレプリント
記事区分: プレプリント  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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リスク制限選択監査のための最も広く試みられた方法であるBRAVOは,置換または層別サンプリングなしでサンプリングを収容することができず,それは効率を改善し,法則によって必要とされる可能性がある。それは,比較監査よりも効率が低いボールトポーリング監査のみに適用する。それは,多重性,大多数,超多大性,比例表現,およびランク選択投票コンテストに適用されるが,承認投票,STAR投票,Borda数,および一般的スコアリング規則のようなRLA法がある多くの社会的選択関数ではない。また,BRAVOは,報告された投票シェアが正確に正しいとき,逐次有効なボールトポーリング法の中で最小の期待サンプルサイズを持つが,報告された報告勝者(s)が実際に勝っているが,報告された投票シェアが誤っているとき,任意の大きなサンプルを必要とする。ALPHAはBRAVOの単純な一般化であり,(i)置換とBernoulliサンプリングの有りと無しのサンプリングのための作業である。(ii)P値結合関数を使用する必要を避けること,または地層内の栄養パラメータに対するP値を最大化すること,および地層を横断する適応サンプリングを可能にすることにより,層化監査のための電力を増加させる。(iii)ボールト-ポーリングだけでなく,ボールトレベル比較,バッチ-ポーリング,バッチレベル比較監査,置換の有無によるサンプリング,均一またはサイズに比例した重みのサンプリング。(iv)SHANGRLAによってカバーされたすべての社会的選択機能のための作業;(v)ALPHAとBRAVOの両者が適用される状況では,報告された投票が誤っているとき,BRAVOよりも小さなサンプルを必要とするが,結果はいくつかの例で正しい5桁である。ALPHAは,RiLACSにおけるbetting martingale試験のファミリーを含み,個体群平均の推定量としてパラメータ化された異なるベッティング戦略と,引き出によって変化するサンプリング重みと個体群限界を収容するための明確な柔軟性を,含んだ。【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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