Det är vanligt med statistisk dataanalys för att utföra datadrivet variabelt urval och härleda statistiska slutsatser från den resulterande modellen. En sådan slutsats har ingen av de garantier som den klassiska statistiska teorin ger för tester och konfidensintervall när modellen har valts i förväg. Vi föreslår att man tar fram en giltig "post-selection inference" genom att minska problemet till en av samtidiga slutsatser och därmed på lämpligt sätt öka konventionella förtroende- och retentionsintervaller. Simultanitet krävs för alla linjära funktioner som uppstår som koefficientuppskattningar i alla delmodeller. Genom att köpa "samtidig försäkring" för alla möjliga undermodeller, blir den resulterande slutsatsen efter valet universellt giltig enligt alla möjliga modellurvalsförfaranden. Denna slutsats är därför i allmänhet konservativ för särskilda urvalsförfaranden, men den är alltid mindre konservativ än ett fullständigt Scheffé-skydd. Viktigt är att det inte beror på den utvalda undermodellens sanning, och därför ger det en giltig slutledning även i felaktiga modeller. Vi beskriver strukturen på det samtidiga inferensproblemet och ger några asymptotiska resultat.
I litteraturen efter urvalet föreslog författarna i REF att PoSI-metoden skulle minska problemet till ett problem med samtidiga slutsatser.
Valid post-selection inference
{'venue': 'Annals of Statistics 2013, Vol. 41, No. 2, 802-837', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}