Neyman-Pearson and equal opportunity: when efficiency meets fairness in classification
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Fan, Jianqing, Tong, Xin, Wu, Yanhui, Xia, Lucy, Yao, Shunan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Neyman-Pearson multiclass classification under label noise via empirical likelihood
di: Zhang, Qiong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Qiong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Tensor Neyman-Pearson Classification: Theory, Algorithms, and Error Control
di: Liu, Lingchong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Lingchong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revamping Conformal Selection With Optimal Power: A Neyman--Pearson Perspective
di: Qin, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qin, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neyman-Pearson Multi-class Classification via Cost-sensitive Learning
di: Tian, Ye, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Tian, Ye, et al.
Pubblicazione: (2021)
Beyond Neyman-Pearson: e-values enable hypothesis testing with a data-driven alpha
di: Grünwald, Peter
Pubblicazione: (2022)
di: Grünwald, Peter
Pubblicazione: (2022)
Pearson's correlation under the scope: Assessment of the efficiency of Pearson's correlation to select predictor variables for linear models
di: Attallah, Mustafa
Pubblicazione: (2024)
di: Attallah, Mustafa
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Neyman Allocation
di: Zhao, Jinglong
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Jinglong
Pubblicazione: (2023)
Distributed Conditional Feature Screening via Pearson Partial Correlation with FDR Control
di: Pang, Naiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pang, Naiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Complementary strengths of the Neyman-Rubin and graphical causal frameworks
di: Gorbach, Tetiana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gorbach, Tetiana, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated fairness-aware classification under differential privacy
di: Xue, Gengyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xue, Gengyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bayesian inference for Neyman-Scott point processes with anisotropic clusters
di: Dvořák, Jiří, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dvořák, Jiří, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-parametric TEnsor Factor Analysis by Iteratively Projected Singular Value Decomposition
di: Chen, Elynn Y., et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Chen, Elynn Y., et al.
Pubblicazione: (2020)
A Neyman-Orthogonalization Approach to the Incidental Parameter Problem
di: Bonhomme, Stéphane, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bonhomme, Stéphane, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Equivalence between Neyman Orthogonality and Pathwise Differentiability
di: Chen, Yuxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Yuxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Moving toward best practice when using propensity score weighting in survey observational studies
di: Zeng, Yukang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeng, Yukang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-parametric Bayesian inference under Neyman orthogonality
di: Sabbagh, Magid, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sabbagh, Magid, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural Generative Distributional Regression
di: Chai, Jinhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chai, Jinhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Factor Augmented Matrix Regression
di: Chen, Elynn, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Elynn, et al.
Pubblicazione: (2024)
Critical issues with the Pearson's chi-square test
di: Gurvich, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gurvich, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sigmoid-FTRL: Design-Based Adaptive Neyman Allocation for AIPW Estimators
di: Chen, Fangyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Fangyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stronger Neyman Regret Guarantees for Adaptive Experimental Design
di: Noarov, Georgy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Noarov, Georgy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neyman Jackknife: Design-Based Variance Estimation for Causal Inference under Interference
di: Park, Bryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Bryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neyman Meets Causal Machine Learning: Experimental Evaluation of Individualized Treatment Rules
di: Li, Michael Lingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Michael Lingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Two-way Homogeneity Pursuit for Quantile Network Vector Autoregression
di: Liu, Wenyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Wenyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Factor and Idiosyncratic VAR Volatility Matrix Models for Heavy-Tailed High-Frequency Financial Observations
di: Shin, Minseok, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Shin, Minseok, et al.
Pubblicazione: (2021)
Causal generalized linear models via Pearson risk invariance
di: Polinelli, Alice, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Polinelli, Alice, et al.
Pubblicazione: (2024)
Model-robust Inference for Seamless II/III Trials with Covariate Adaptive Randomization
di: Yi, Kun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yi, Kun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification for Ranking with Heterogeneous Preferences
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
int3ract: Johnson-Neyman Technique and its Three-Way Extension for Frequentist and Bayesian Models in R
di: Krause, Robert W.
Pubblicazione: (2026)
di: Krause, Robert W.
Pubblicazione: (2026)
Causal mediation in cluster-randomized trials with multiple mediators: spillover-aware decomposition, identification, and semiparametric efficient inference
di: Tong, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tong, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Pearson Chi-squared Conditional Randomization Test
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2021)
Improved computational efficiency and stability when imputing censored covariates: Analytic and numerical approaches
di: Lotspeich, Sarah C., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lotspeich, Sarah C., et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual fairness for small subgroups
di: Wastvedt, Solvejg, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wastvedt, Solvejg, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the statistical analysis of grouped data: when Pearson $χ^2$ and other divisible statistics are not goodness-of-fit tests
di: Algeri, Sara, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Algeri, Sara, et al.
Pubblicazione: (2024)
Factors affecting power in stepped wedge trials when the treatment effect varies with time
di: Kenny, Avi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kenny, Avi, et al.
Pubblicazione: (2025)
When Tukey meets Chauvenet: a new boxplot criterion for outlier detection
di: Lin, Hongmei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Hongmei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive conformal classification with noisy labels
di: Sesia, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sesia, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generalized Neyman Allocation for Locally Minimax Optimal Best-Arm Identification
di: Kato, Masahiro
Pubblicazione: (2024)
di: Kato, Masahiro
Pubblicazione: (2024)
Covariance test for discretely observed functional data: when and how it works?
di: Zhou, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
UTOPIA: Universally Trainable Optimal Prediction Intervals Aggregation
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Neyman-Pearson multiclass classification under label noise via empirical likelihood
di: Zhang, Qiong, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Tensor Neyman-Pearson Classification: Theory, Algorithms, and Error Control
di: Liu, Lingchong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Revamping Conformal Selection With Optimal Power: A Neyman--Pearson Perspective
di: Qin, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Neyman-Pearson Multi-class Classification via Cost-sensitive Learning
di: Tian, Ye, et al.
Pubblicazione: (2021) -
Beyond Neyman-Pearson: e-values enable hypothesis testing with a data-driven alpha
di: Grünwald, Peter
Pubblicazione: (2022)