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最も正確な信頼集合 📂数理統計学

最も正確な信頼集合

定義 1

θ\thetaに対する仮説検定1α1 - \alpha信頼集合C(x)C \left( \mathbf{x} \right)とし、受容域をA(θ)=C(x)cA \left( \theta \right) = C \left( \mathbf{x} \right)^{c}とする。

  1. Pθ(θC(X))P_{\theta} \left( \theta ' \in C \left( \mathbf{X} \right) \right)θθ\theta ' \ne \thetaに対するフォールスカバレッジfalse Coverage確率と言い、元のカバレッジ確率Pθ(θC(X))P_{\theta} \left( \theta \in C \left( \mathbf{X} \right) \right)をこれと対比される表現であるトゥルーカバレッジtrue Coverage確率と呼ぶ。
  2. 1α1-\alpha信頼集合C(x)C \left( \mathbf{x} \right)が全てのθθ\theta ' \ne \thetaに対してフォールスカバレッジ確率が1α1-\alpha以下であれば、バイアスなしunbiasedと言う。つまり、以下を満たす。 Pθ(θC(X))1α P_{\theta} \left( \theta ' \in C \left( \mathbf{X} \right) \right) \le 1 - \alpha
  3. 1α1-\alpha信頼集合の中でフォールスカバレッジ確率を最小化する1α1-\alpha信頼集合を最も正確な信頼集合uniformly Most Accurate(UMA) Confidence setと言い、信頼区間の場合はナイマン最短neyman-shortestとも言う。

説明

信頼区間

特にC(X)C \left( \mathbf{X} \right)信頼区間の場合、フォールスカバレッジ確率は以下のように3つに分けて別々に定義される。 C(X)=[L,U]    Pθ(θC(X)),θθC(X)=[L,)    Pθ(θC(X)),θ<θC(X)=(,U]    Pθ(θC(X)),θ>θ \begin{align*} C \left( \mathbf{X} \right) = \left[ L , U \right] \implies & P_{\theta} \left( \theta ' \in C \left( \mathbf{X} \right) \right) \qquad , \theta ' \ne \theta \\ C \left( \mathbf{X} \right) = \left[ L , \infty \right) \implies & P_{\theta} \left( \theta ' \in C \left( \mathbf{X} \right) \right) \qquad , \theta ' < \theta \\ C \left( \mathbf{X} \right) = \left( -\infty , U \right] \implies & P_{\theta} \left( \theta ' \in C \left( \mathbf{X} \right) \right) \qquad , \theta ' > \theta \end{align*}

UMP仮説検定との関係

仮説検定と信頼集合の一対一対応関係によると、最強力検定にもそれに対応する信頼集合があるべきで、それが最も正確な信頼集合と考えてもいい。

定義からフォールスカバレッジ確率を最小化することは、仮説検定が最適かどうかの質問ともつながっている。対応する信頼区間が最適であるということは、その長さが最も短いということであり、我々は同じ信頼レベルであればなるべく信頼区間が短いことを望むので、それをナイマン最短と呼ぶのは納得がいくだろう。

ナイマンピアソン補助定理カール・ピアソンの定理などの定理が保証する最強性はあまりにも限定的であった。基本的にほとんどの最強力検定は片側one-sided検定だったが、UMAは特に両側two-sided検定でその意義が特に重要になる。


  1. Casella. (2001). Statistical Inference(2nd Edition): p444~446. ↩︎