抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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1つは,潜在的関心のKパラメータのそれぞれに対して有効な(1-δ)信頼区間(CI)を構築することができる。もしデータアナリストが任意のデータ依存基準を用いて,パラメータのいくつかの部分集合Sを選択し,次に選択したパラメータに対する前述のCIは選択バイアスのためにもはや有効でない。偽被覆率(FCR)を制御するために,間隔を調整する新しい方法を設計した。主な確立された方法は,BenjaminiとYekutieli(JASA,2005)による「BY手順」である。BY保証は選択基準とCI間の依存性に一定の制限を必要とする。ここでは,元のCIと任意の(未知)選択基準の間の任意の依存性構造の下で有効であるが,e-CIを呼んでいるCIの特殊で広く広いクラスに適用するだけの,新しい簡単な方法を提案した。詳しく述べるために,著者らの手続きは,選択したパラメータのための(1-ΔS|/K)-CIsを単純に報告し,著者らは,それが,暗黙的にe値に逆変換する信頼区間のために,ΔでFCRを制御することを証明した。用例は,普遍的推論を通して,または,Chernoff-スタイル限界を通して,スーパーマージール方式を通して構築したものを含んだ。e-BY手続きは許容可能であり,特定のキャリブレータによる特殊ケースとしてBY手順を回復する。また,本研究は,停止時間,連続監視信頼シーケンス,および帯域サンプリングの下で適用されるので,逐次設定におけるポスト選択推論に対する含意も有している。著者らは,Twitterからの数値シミュレーションと実際のA/B試験データを用いて,著者らの手順の有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】
