Många moderna storskaliga applikationer innebär att bygga tolkningsbara modeller som kopplar en stor uppsättning potentiella kovariater till ett svar på ett icke-linjärt sätt, som när svaret är binärt. Även om detta modelleringsproblem har studerats ingående, är det fortfarande oklart hur man effektivt kan kontrollera fraktionen av falska upptäckter även i högdimensionell logistisk regression, för att inte tala om allmänna högdimensionella ickelinjära modeller. För att ta itu med ett sådant praktiskt problem föreslår vi en ny ram av modell-X knockoffs, som från ett annat perspektiv avläser knockoff proceduren (Barber och Candès, 2015) ursprungligen utformad för att kontrollera den falska upptäcktsfrekvensen i linjära modeller. Medan knockoff-förfarandet begränsas till homocedastiska linjära modeller med n ≥ p, är den viktigaste innovationen här att modell-X knockoffs ger giltig slutsats från finita prover i miljöer där den villkorliga fördelningen av svaret är godtycklig och helt okänd. Dessutom har detta oavsett antalet kovariater. Korrekt slutledning i en sådan bred miljö uppnås genom att konstruera knockoff variabler probabilistiskt i stället för geometriskt. För att göra detta, kräver vår strategi att kovariaterna är slumpmässiga (oberoende och identiskt fördelade rader) med en fördelning som är känd, även om vi ger preliminära experimentella bevis för att vårt förfarande är robust mot okända/uppskattade distributioner. Så vitt vi vet löser inget annat förfarande det kontrollerade variabla urvalsproblemet i sådan allmänhet, men i de begränsade miljöer där konkurrenter finns visar vi den överlägsna kraften av knockoffs genom simuleringar. Slutligen tillämpar vi vårt förfarande på data från en fallkontrollstudie av Crohns sjukdom i Storbritannien, vilket gör dubbelt så många upptäckter som den ursprungliga analysen av samma data.
Vi föreslår en annan provtagningsstrategi som bygger på de idéer som föreslagits av REF som inför det villkorliga randomiseringstestet (CRT).
Panning for Gold: Model-X Knockoffs for High-dimensional Controlled Variable Selection
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}