基于数据增强局部化的共形新颖性检测

针对变量间关系的条件新颖性检测问题，研究提出一种基于共形推断的数据增强局部化共形 p 值。该方法在核估计中结合校准与测试数据来重新校准条件分布估计器，确保了有限样本有效性并提升检测效率。配套检测算法与数据驱动带宽选择方案在严格控制有限样本错误发现率的同时增强了检测功效，已在模拟与真实数据实验中得到验证。