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Enhanced upper confidence limits via randomized tests in random sampling without replacement
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AI
DOI：10.1017/apr.2025.10029.png)
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摘要
En 中文
本文研究了无放回随机抽样下的一侧假设检验，该问题设置频繁出现在密码学问题中，包括基于测量的量子计算的验证。假设n+1个二元随机变量X\(_{-1}\), ..., X\(_{n+1}\)服从置换不变分布，且观察到n个二元随机变量X\(_{-1}\), ..., X\(_{-n}\)。然后，我们提出了针对第(n+1)个随机变量X\(_{n+1}\)期望值的随机检验，包含随机化参数，并在给定的显著性水平δ > 0下进行。我们的随机检验显著优于确定性检验的上置信限。除了密码学场景外，我们的问题设置在考虑对抗样本时也常见于机器学习领域。此类研究对于拓展统计学的适用领域至关重要。尽管本文仅针对二元随机变量，但可以预期随机检验对一般的非二元随机变量也能带来类似的显著改进。
Keyword:
Randomized test
random sampling without replacement
adversarial scenario
adversarial example
期刊
A
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1.2
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41
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0
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