We consider testing a composite null hypothesis $\mathcal{P}$ against a point alternative $\mathsf{Q}$. This paper establishes a powerful and general result: under no conditions whatsoever on $\mathcal{P}$ or $\mathsf{Q}$, there exists a special e-variable $X^*$ that we call the numeraire. It is strictly positive and for every $\mathsf{P} \in \mathcal{P}$, $\mathbb{E}_\mathsf{P}[X^*] \le 1$ (the e-variable property), while for every other e-variable $X$, we have $\mathbb{E}_\mathsf{Q}[X/X^*] \le 1$ (the numeraire property). In particular, this implies $\mathbb{E}_\mathsf{Q}[\log(X/X^*)] \le 0$ (log-optimality). $X^*$ also identifies a particular sub-probability measure $\mathsf{P}^*$ via the density $d \mathsf{P}^*/d \mathsf{Q} = 1/X^*$. As a result, $X^*$ can be seen as a generalized likelihood ratio of $\mathsf{Q}$ against $\mathcal{P}$. We show that $\mathsf{P}^*$ coincides with the reverse information projection (RIPr) when additional assumptions are made that are required for the latter to exist. Thus $\mathsf{P}^*$ is a natural definition of the RIPr in the absence of any assumptions on $\mathcal{P}$ or $\mathsf{Q}$. In addition to the abstract theory, we provide several tools for finding the numeraire in concrete cases. We discuss several nonparametric examples where we can indeed identify the numeraire, despite not having a reference measure. We end with a more general optimality theory that goes beyond the ubiquitous logarithmic utility. We focus on certain power utilities, leading to reverse R\'enyi projections in place of the RIPr, which also always exist.


翻译:我们考虑针对点备择假设$\mathsf{Q}$检验复合零假设$\mathcal{P}$。本文建立了一个强大且通用的结论:无论对$\mathcal{P}$或$\mathsf{Q}$施加何种条件,总存在一个特殊的e变量$X^*$,我们称之为计价单位。该变量严格为正,且对每个$\mathsf{P} \in \mathcal{P}$满足$\mathbb{E}_\mathsf{P}[X^*] \le 1$(e变量性质),同时对任意其他e变量$X$均有$\mathbb{E}_\mathsf{Q}[X/X^*] \le 1$(计价单位性质)。特别地,这意味着$\mathbb{E}_\mathsf{Q}[\log(X/X^*)] \le 0$(对数最优性)。$X^*$还通过密度$d \mathsf{P}^*/d \mathsf{Q} = 1/X^*$确定了一个特定的子概率测度$\mathsf{P}^*$。因此,$X^*$可视为$\mathsf{Q}$相对于$\mathcal{P}$的广义似然比。我们证明,当对反向信息投影(RIPr)存在性施加额外假设时,$\mathsf{P}^*$与反向信息投影一致。因此,在$\mathcal{P}$或$\mathsf{Q}$无任何假设的条件下,$\mathsf{P}^*$是反向信息投影的自然定义。除抽象理论外,我们还提供了若干具体情形下寻找计价单位的工具。我们讨论了多个非参数示例,尽管缺乏参考测度,仍能成功识别计价单位。最后,我们拓展了超越泛用对数效用的更一般最优性理论,重点研究特定幂效用函数,由此导出始终存在的反向Rényi投影以取代反向信息投影。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月5日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
VIP会员
最新内容
ICML 2026|ECA:面向开放式图文生成的高效持续对齐
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:58
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
10+阅读 · 6月13日
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
7+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
13+阅读 · 6月12日
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员