회귀를 위한 왜도 적응형(Skew-adaptive) 분할 등각 예측 방법론 개발

요약

회귀 분석에서 예측 구간의 효율성을 높이기 위해 왜도(Skewness)에 적응할 수 있는 새로운 분할 등각 예측(Split Conformal Prediction) 방법론을 제안합니다. 게이지 접근법과 역쌍곡사인 변환을 활용하여 국소적 척도와 왜도에 모두 대응하며, 기존의 스케일링된 점수 방식이나 등각화된 분위수 회귀보다 더 효율적인 예측 구간을 생성합니다.

핵심 포인트

• 비대칭 구간군과 게이지 접근법을 사용하여 왜도에 적응하는 적합도 점수 도출
• 역쌍곡사인 변환을 통해 예측 불확실성의 기울기를 학습하는 추가 모델 활용
• 교환 가능성 조건 하에서 유한 표본 주변 타당성(Finite-sample marginal validity) 유지
• 기존 방식 대비 예측 구간의 효율성(Efficiency) 향상 입증
• 왜도 적응형 구간의 성능을 비교하기 위한 새로운 교정 표본 기반 추정량 개발