抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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普遍的推論の最近導入されたフレームワークは,有限サンプルで有効な仮説テストと信頼領域を構築するための新しいアプローチを提供し,基礎となる統計モデルに関する特定の規則性仮定に頼らない。方法論のコアは,分割尤度比統計であり,それは,データ分割の下で形成され,そして,非常に選択された普遍的臨界値と比較された。この臨界値は非常に保守的であるので,データが分割されるに従って,比の注意深い選択によって電力の潜在的損失を緩和することは興味深い。この問題によって動機づけられて,著者らは局所代替案の下で分割尤度比試験を研究して,非中心分割カイ二乗分布の結果のクラスを導入した。この新しいクラスの分布の性質を調べ,それを用いて,異なる次元の複合材料仮説の試験に対するデータ分割比の最適選択を,数値的に調べ,提案した。【JST・京大機械翻訳】