데이터‑의존 등가성 마진과 사후 선택을 위한 새로운 검정 프레임워크
본 논문은 전통적인 고정 마진 기반 등가성 검정의 한계를 지적하고, 효과 크기 μ에 대한 확률적 상한 \(\widehat\Delta_\alpha\)을 데이터‑의존적으로 보고하는 패러다임을 제안한다. e‑value 개념을 활용해 마진 곡선 \(\alpha\mapsto\widehat\Delta_\alpha\)을 사후 선택이 가능하도록 균일하게 유효하게 만들며, STP3(Strictly Totally Positive of order 3) 모델 하에서…
저자: Stan Koobs, Nick W. Koning
본 논문은 등가성 검정(equivalence testing)의 전통적인 접근법이 마진 Δ를 사전에 지정해야 한다는 제약 때문에 실무에서 적용이 어려운 점을 지적한다. 저자들은 이를 해결하기 위해 “데이터‑의존 등가성 마진” \(\widehat\Delta_\alpha\)을 도입한다. \(\widehat\Delta_\alpha\)는 μ가 이 마진보다 작을 확률이 1 − α 이상이라는 보장을 제공하며, 이는 μ에 대한 상한 신뢰구간
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