本文是西南财经大学刘耀午教授所撰写。为大家介绍他近期发表在JRSSB上的工作。
1. 集成的想法
在机器学习里，集成学习是一类被广泛成功应用的方法，其中比较著名的算法有随机森林（Random forest）和提升算法（boosting）等。
集成想法非常的自然，即把一些弱学习器组合起来构成一个强学习器，类比于俗语里的“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。
集成学习算法主要是用于做预测。一个很有意思的问题是可否把集成想法也用于统计假设检验里，即把一些弱检验组合成一个强检验。事实上，在假设检验文献里，已经有不少检验方法都隐含了集成的想法，比如各种omnibus 检验，都可以看成是检验的集成。
集成这个词有着非常广泛的含义。Omnibus 检验主要是把不同类型的检验做集成。而像随机森林和提升算法等集成学习中的著名方法，它们是把同一类型的学习器（比如，树模型）做集成。因此，在我们这篇文章里，主要是模仿随机森林的形式，来探索把同一类型的检验（比如，线性检验）做集成。
2. 一个检验集成框架
仿照集成学习的框架来构建集成检验的框架是很简单直接的，即把一些基检验（base test）组合起来构成一个集成检验（见图1）。
但要让该框架可以落地应用，我们有两个主要问题需要解决：一是如何构造基检验，二是如何把不同检验组合起来。
关于第一个问题，我们仿照随机森林的形式，在某一类型的检验统计量
里引入一些随机元素
来得到不同的基检验。具体的
和
的选择需要根据检验问题而定，我们在后面具体讨论。
关于第二问题，由于不同基检验都是应用到同一个数据上，它们的p值是有相依性的。因此，我们这里利用ACAT方法【1】来组合有相依性的p值。
图1 集成检验框架
3. 关于效应同方向问题的集成检验方法
方法需要为问题服务。在论文中，我们讨论了几个集成方法可以发挥作用的检验问题。这里我们主要介绍效应同方向问题。
具体地，记
为（广义）线性模型中的回归系数向量，我们检验的原假设为
，备择假设为
且所有的非零回归系数有相同的符号。
此类备择假设常来源于遗传中的情形，比如在一个DNA片段里，与某个疾病有关联的遗传变量（SNPs）往往是同时起保护作用，或者同时起有害作用，即效应同方向。
此类备择假设的主要困难点在于参数空间带有约束，使得从理论上推导某种意义下的最优检验比较困难。
这里我们利用集成方法来处理参数空间的约束。把（广义）线性模型进行适当简化后，可以得到多元正态模型
，其中
是由设计矩阵（design matrix）得到的协方差阵。
一般线性检验具有如下形式：
,其中
是一个单位向量，表示线性检验中的权重。如果w与备择假设下真实的
的方向
一致，那么该线性检验有着最优的功效。
效应同方向这一约束意味着
是在
的第一象限的球面上，记为
。我们的方法是在
中随机抽取
个权重向量，从而得到
个线性检验。从
中抽取刻画了备择假设下的参数约束，采取随机抽取则反映了对于
在该参数空间的同等无知。
最后，再根据前面讲的集成检验的框架，把所有的线性检验组合起来得到最终的集成检验。在理论上，我们可以在Bahadur efficiency的意义下证明该集成检验的最优性。
4. 基检验个数B的选择
在第2节的集成框架里，我们还遗留一个关于基检验个数B选择的问题。这看似是一个小问题，但对于实际落地应用（即计算量）至关重要。
在随机森林里，我们可以通过画一个测试误差随树的数量变化的图，来直观地看需要多少棵树。
这一直观方法对于随机森林计算上的可行性发挥了重要作用（试想一下如果采用交叉验证选择树的个数的计算量）。
在我们集成检验的框架里，我们也可以画一个p值随着检验个数B变化的图，看p值在什么时候变得稳定，来直观地选择B。
5. 总结
在论文中还介绍了针对其它几个检验问题（比如稀疏信号）的集成检验方法。
与集成学习一样，集成想法在检验中也是非常符合直觉的。因此，我们期待在以后的研究中，集成方法可以在更加广泛的检验问题中发挥作用。
参考文献
- Liu, Y. and Xie, J.(2020). Cauchy combination test: a powerful test with analytic p-value calculation under arbitrary dependency structures. Journal of the American Statistical Association. 115(529), 393-402.
- Liu, Y., Liu, Z., and Lin, X. (2024) Ensemble methods for testing a global null. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) .Published online.
