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通过选择性推断进行数据分析管道的统计检验
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种通用框架，用于强大的连续假设检验，适用于多种非参数测试问题。该框架能够在线监控数据流，控制类型 I 错误，并根据未知难度调整样本大小。实证结果表明，该框架在多个任务上与专门基准测试具有竞争力。
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关键要点
- 提出了一种通用框架，用于强大的连续假设检验，适用于多种非参数测试问题。
- 该框架能够统一处理双样本测试、独立性测试和条件独立性测试等经典任务。
- 框架还适用于现代问题，如机器学习模型的对抗鲁棒性测试。
- 框架的优势包括持续监控在线数据流、严格控制类型 I 错误以及根据未知难度调整样本大小。
- 实证结果表明，该框架在多个任务上与专门基准测试具有竞争力。
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延伸问答
这个框架适用于哪些类型的统计检验？
该框架适用于双样本测试、独立性测试和条件独立性测试等经典任务，以及机器学习模型的对抗鲁棒性测试。
该框架如何控制类型 I 错误？
该框架在不需要多重测试校正的情况下，严格控制类型 I 错误。
框架的样本大小调整机制是怎样的？
框架根据问题的未知难度调整样本大小要求。
该框架在实证测试中表现如何？
实证结果表明，该框架在多个任务上与专门基准测试具有竞争力。
框架的持续监控功能有什么优势？
框架能够持续监控在线数据流并有效聚合针对零假设的证据。
如何利用机器学习模型增强该框架的能力？
框架利用机器学习模型的表示能力，开发了一种基于原则的方法，用于设计连续测试的博弈论方法。
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