概念Conformal function
保形函数
将高维数据映射为保形分数的一维函数，其推前分布决定了保形检验鞅的有效性和盲区大小
时间轴 (近 90 天)
10月19日
保形检验鞅（CTM）是e-process的一个特例，通过保形函数A将每个数据点映射为保形分数并计算保形p值，进而组合成e-process来进行序贯检验。
待验证50%
10月19日
任何保持推前分布P∘A⁻¹不变的分布漂移，都会使保形p值的分布保持不变，从而对所有基于保形函数A的CTM不可见。
待验证50%
10月19日
这种盲区并非统计功效不足，而是由保形函数的定义决定的根本性限制。
待验证50%
10月19日
论文通过A-等价类[P]_A形式化了盲区：所有在A下与P具有相同推前分布的分布构成一个等价类。
待验证50%
10月19日
当保形函数A取Neyman-Pearson似然比时，隐秘成分消失，A-等价类退化为单点集或极其受限的集合，CTM的盲区被最小化。
待验证50%
10月19日
在实际应用中，应尽量选择能保留更多判别信息的保形函数，或结合多个保形函数构建复合检验，以减小盲区。
待验证50%
全部知识事实 (6)
待验证
保形检验鞅（CTM）是e-process的一个特例，通过保形函数A将每个数据点映射为保形分数并计算保形p值，进而组合成e-process来进行序贯检验。
50%待验证任何保持推前分布P∘A⁻¹不变的分布漂移，都会使保形p值的分布保持不变，从而对所有基于保形函数A的CTM不可见。
50%待验证这种盲区并非统计功效不足，而是由保形函数的定义决定的根本性限制。
50%待验证论文通过A-等价类[P]_A形式化了盲区：所有在A下与P具有相同推前分布的分布构成一个等价类。
50%待验证当保形函数A取Neyman-Pearson似然比时，隐秘成分消失，A-等价类退化为单点集或极其受限的集合，CTM的盲区被最小化。
50%待验证在实际应用中，应尽量选择能保留更多判别信息的保形函数，或结合多个保形函数构建复合检验，以减小盲区。
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