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基于仿真的任意时刻有效假设检验研究

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2026年10月7日，arXiv 统计学机器学习栏目发布论文《基于仿真的任意时刻有效假设检验》（一手报道）。该研究针对独立同分布数据下的假设检验问题，即原假设 H0: Q = P0 对备择假设 H1: Q = P1，在只能访问 P0 与 P1 的独立同分布模拟样本、且无解析密度的设定下，构造 e-test martingale（任意时刻有效的检验鞅）。目前报道仅涉及该方法的问题设定与构造思路，未披露实验结果或应用案例。

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LatestOct 7
arXiv 发布该论文，提出在无解析密度、仅有模拟样本下构造 e-test martingale 的方法。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 7, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    基于仿真的任意时刻有效假设检验

    论文研究 i.i.d. 数据分布下的假设检验问题 H0: Q = P0 对 H1: Q = P1，在只能访问 P0 与 P1 的 i.i.d. 模拟样本、无解析密度的设定下构造 e-test martingale。

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