The Coverage Properties of Confidence Regions After Model Selection

摘要: Summary It is very common in applied frequentist (“classical”) statistics to carry out a preliminary statistical (i.e. data-based) model selection by, for example, using hypothesis tests or minimizing AIC. This usually followed by the inference of interest, same data, based on assumption that selected had been given us a priori. false and it can lead an inaccurate misleading inference. We consider important case interest confidence region. review literature shows resulting regions typically have poor coverage properties. also briefly closely related describes properties prediction intervals after selection. A possible motivation wish utilize uncertain prior information interest. which aim directly construction regions, without requiring intermediate step point this as future direction research. Resume En statistiques appliquees de l'approche frequentiste (“classique”), il est courant proceder une preliminaire du modele statistique (c'est-a-dire basee sur des donnees) en utilisant, par exemple, preliminaires fondes hypotheses ou minimisant Ceci generalement suivi l'inference d'interet, les memes donnees sont utilisees, et qui suppose que le choisi nous avait ete donnea priori. Cette supposition erronee peut entrainer inexacte trompeuse. Nous examinons un cas primordial d'interet constitue region confiance. etudions la documentation indique confiance resultent ont principe proprietes d'application reduites. egalement maniere succincte ecrits etroite relation decrivent intervalles apres statistique. Il sous-tendant represente desir d'utilizer renseignements prealables incertains dans d'interet. l'objectif directement l'elaboration confiance, sans exiger recourir l'etape intermediaire precisons cet objectif axe recherche future.