작은 레이블 데이터와 훨씬 더 큰 예측 데이터를 활용하여 효율적이고 유효한 통계적 추론을 수행하는 방법을 제안한다.
통계적 무관 회귀 분석(SAR)은 기계 학습 기반 선형 회귀 모델의 통계적 유의성을 평가하기 위한 방법이다. SAR는 실제 위험(기대 손실)의 집중 불평등을 분석하여 설명변수와 반응변수 간 선형 관계에 대한 충분한 증거를 제공한다.