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219 articles

Random Dot Product Graphs as Dynamical Systems: Limitations and Opportunities

Cet article établit un cadre géométrique basé sur les fibrés principaux pour analyser les limitations fondamentales et les opportunités de l'apprentissage des équations différentielles régissant l'évolution des réseaux temporels modélisés par des graphes à produit scalaire aléatoire, en démontrant que la structure dynamique peut résoudre l'ambiguïté de jauge tout en révélant un lien inextricable entre la difficulté géométrique et statistique.

Giulio Valentino Dalla RivaMon, 09 Ma🤖 cs.LG

Robust Estimation of Location in Matrix Manifolds Using the Projected Frobenius Median

Cet article propose une méthode robuste et efficace pour l'estimation de la localisation sur diverses variétés matricielles, en calculant la médiane de Frobenius dans un espace euclidien ambiant avant de la projeter sur la variété, tout en établissant ses propriétés théoriques et en validant son applicabilité via des simulations et une étude de cas sur des données sismiques.

Houren Hong, Kassel Liam Hingee, Janice L. Scealy, Andrew T. A. WoodMon, 09 Ma📊 stat

Two Localization Strategies for Sequential MCMC Data Assimilation with Applications to Nonlinear Non-Gaussian Geophysical Models

Cet article présente et évalue deux stratégies de localisation pour l'assimilation de données séquentielle par MCMC, une méthode robuste aux modèles géophysiques non linéaires et non gaussiens qui évite la dégénérescence des poids des filtres particulaires et surpasse le filtre de Kalman transformé local (LETKF) dans des scénarios à forte dimension et avec des bruits d'observation lourds.

Hamza Ruzayqat, Hristo G. Chipilski, Omar KnioMon, 09 Ma📊 stat

A Hierarchical Bayesian Dynamic Game for Competitive Inventory and Pricing under Incomplete Information: Learning, Credible Risk, and Equilibrium

Cet article propose un jeu dynamique bayésien hiérarchique pour la gestion concurrentielle des stocks et des prix en situation d'information incomplète, intégrant un apprentissage bayésien, une mise à jour stratégique des croyances et un critère de risque crédible pour établir un équilibre conservateur robuste face à l'incertitude.

Debashis ChatterjeeMon, 09 Ma🔢 math

Clustering-Based Outcome Models for Clinical Studies: A Scoping Review

Cette revue de portée examine les modèles combinant le regroupement de patients basé sur leurs covariables et les modèles de résultats, en distinguant les approches où la formation des groupes intègre l'issue clinique de celles qui s'en affranchissent, pour identifier leurs applications dans la stratification des risques et l'estimation d'effets de traitement spécifiques à des sous-groupes.

Johannes Vilsmeier, Fabian Eibensteiner, Franz König, Francois Mercier, Robin Ristl, Nigel Stallard, Marc Vandemeulebroecke, Sarah Zohar, Martin PoschMon, 09 Ma📊 stat

Optimizing Complex Health Intervention Packages through the Learn-As-you-GO (LAGO) Design

Cet article présente la conception Learn-As-you-GO (LAGO), une méthodologie innovante qui optimise les paquets d'interventions de santé complexes en les adaptant dynamiquement au fil de l'étude pour garantir leur efficacité et leur puissance statistique tout en minimisant les coûts et les risques d'échec, comme l'illustrent les études BetterBirth et d'autres essais en cours.

Donna Spiegelman (Center on Methods for Implementation,Prevention Science,,Department of Biostatistics, Yale University), Dong Roman Xu (Southern Medical University Institute for Global Health), Ante Bing (Department of Mathematics,Statistics, Boston University), Guangyu Tong (Section of Cardiovascular Medicine, Department of Internal Medicine, Yale University), Mona Abdo (Center on Methods for Implementation,Prevention Science,,Department of Biostatistics, Yale University), Jingyu Cui (Center on Methods for Implementation,Prevention Science,,Department of Biostatistics, Yale University), Charles Goss (Center for Biostatistics,Data Science, Washington University School of Medicine), John Baptist Kiggundu (Infectious Diseases Research Collaboration), Chris T. Longenecker (Division of Cardiology,Department of Global Health, University of Washington), LaRon Nelson (Yale School of Nursing, Yale University), Drew Cameron (Department of Health Policy,Management, Yale University), Fred Semitala (Infectious Diseases Research Collaboration,,Department of Medicine, Makerere University,,Makerere University Joint AIDS Program), Xin Zhou (Center on Methods for Implementation,Prevention Science,,Department of Biostatistics, Yale University), Judith J. Lok (Department of Mathematics,Statistics, Boston University)Mon, 09 Ma📊 stat

Large Wave Direction Data Modeling Using Wrapped Spatial Gaussian Markov Random Fields

Cet article propose un modèle de champ aléatoire gaussien spatial enroulé (WGMRF) pour traiter efficacement de grands ensembles de données directionnelles dépendantes, offrant des gains computationnels significatifs et une meilleure performance prédictive par rapport aux approches existantes, comme le démontrent des simulations et une application aux données de direction des vagues lors du tsunami de l'océan Indien de 2004.

Arnab HazraMon, 09 Ma📊 stat

Variable selection in linear mixed model meta-regression with suspected interaction effects -- How can tree-based methods help?

Cet article démontre que les méthodes arborescentes, en particulier leurs variantes avec sélection de stabilité, constituent des outils complémentaires robustes pour la détection d'effets d'interaction dans les méta-régressions à effets aléatoires, surpassant les approches linéaires traditionnelles lorsque les interactions ne sont pas strictement linéaires.

Jan-Bernd Igelmann, Paula Lorenz, Markus PaulyMon, 09 Ma📊 stat

Predictive Distributions and the Transition from Sparse to Dense Functional Data

Cet article propose une représentation des données longitudinales éparses sous forme de distributions prédictives gaussiennes pour les scores de composantes principales fonctionnelles, démontrant leur convergence vers les scores réels lors du passage à un échantillonnage dense et établissant des taux de convergence pour les modèles linéaires fonctionnels avec prédicteurs épars.

Álvaro Gajardo, Xiongtao Dai, Hans-Georg MüllerFri, 13 Ma📊 stat

Testability of Instrumental Variables in Additive Nonlinear, Non-Constant Effects Models

Cet article propose une condition de test d'indépendance auxiliaire (AIT) pour vérifier la validité des variables instrumentales dans des modèles à effets non linéaires et non constants, applicable aux traitements discrets ou continus, et démontre que cette condition est nécessaire et suffisante pour détecter les instruments invalides sous certaines hypothèses.

Xichen Guo, Zheng Li, Biwei Huang, Yan Zeng, Zhi Geng, Feng XieFri, 13 Ma📊 stat

A practical identifiability criterion leveraging weak-form parameter estimation

Cet article propose un critère d'identifiabilité pratique, nommé (e, q)-identifiabilité, qui évalue la fiabilité des estimations de paramètres dans des systèmes biologiques bruités en combinant une méthode d'estimation faible (WENDy) basée sur l'algèbre différentielle pour une efficacité computationnelle accrue avec une prise en compte explicite du bruit des données et de l'erreur quadratique moyenne.

Nora Heitzman-Breen, Vanja Dukic, David M. BortzFri, 13 Ma🧬 q-bio

Measuring capacities in multimodal maritime port systems with anchorage queues

Cet article propose un cadre méthodologique pour distinguer et estimer la capacité opérationnelle et la capacité ultime des ports maritimes multimodaux, en appliquant cette approche au Port de Houston pour identifier les goulots d'étranglement spécifiques selon les conditions de stabilité ou de perturbation.

Debojjal Bagchi, Kyle Bathgate, Kenneth N. Mitchell, Magdalena I. Asborno, Marin M. Kress, Stephen D. BoylesFri, 13 Ma📊 stat

Beyond the Oracle Property: Adaptive LASSO in Cointegrating Regressions with Local-to-Unity Regressors

Cet article établit de nouveaux résultats asymptotiques pour l'estimateur LASSO adaptatif dans les régressions de cointégration avec des régresseurs locaux à l'unité, en démontrant que les régions de confiance proposées, contrairement aux approches basées sur la propriété oracle, offrent une couverture uniforme fiable et sont facilement applicables en pratique.

Karsten Reichold, Ulrike SchneiderFri, 13 Ma📈 econ