合成数据：能否信任统计估计器？
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在研究中，我们强调了推论效用的重要性，并提供了反对从合成数据（处理这些数据就好像它们是真实观察到的一样）进行天真推断的实证证据，我们认为即使估计是无偏的，阳性结果的率（类型 1 错误）将会不可接受地高，一个原因是低估了真实标准误差，它可能会随着更大样本量而逐渐增加，导致收敛较慢。这对于深度生成模型尤其是一个问题。在发布合成数据之前，开发针对这样的数据的统计推断工具至关重要。
研究者强调推论效用的重要性，并提供了反对使用合成数据进行天真推断的实证证据。他们认为即使估计是无偏的，阳性结果的率将会不可接受地高，一个原因是低估了真实标准误差。这对于深度生成模型尤其是一个问题。因此，在发布合成数据之前，开发针对这样的数据的统计推断工具至关重要。
