Learning Centre Partitions from Summaries
この論文は、多施設研究におけるパラメータの不均質性を検出し、要約統計量に基づく多変量コクラン型検定とブートストラップ法を組み合わせた「センターのクラスター（CoC）」アルゴリズムを開発し、真のセンター分類を高い確率で回復できることを理論的に証明するとともに、シミュレーションと実データ分析でその有効性を示したものである。
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161 件の論文
Random Dot Product Graphs as Dynamical Systems: Limitations and Opportunities
この論文は、ランダムドット積グラフにおける時系列ネットワークの微分方程式学習が、回転の曖昧性や多様体構造などの根本的な制約に直面していることを明らかにし、幾何学的枠組みを用いてこれらの課題を定式化するとともに、識別可能性の原理と数値的手法による解決の可能性を示唆しています。
A Minimax Theory of Nonparametric Regression Under Covariate Shift
この論文は、共変量シフト下でのノンパラメトリック回帰において、新しい「転移関数」を導入し、その定義域の性質によって古典的なレートからサンプルサイズの乗法的相互作用による高速な収束まで多様なミニマックスレートが決まることを示し、設計適応型推定量が対数因子を除いてこれらのレートを達成することを証明しています。
Design Experiments to Compare Multi-armed Bandit Algorithms
この論文は、マルチアームバンディットアルゴリズムの比較実験において、既存の手法に比べて実験コストを大幅に削減し、推定量の分散を抑制する新しい実験設計「人工リプレイ（Artificial Replay）」を提案し、その理論的性質と実証的有効性を示したものである。
Estimation of Lévy-driven CARMA models under renewal sampling
本論文は、ジャンプや重尾分布を許容するレヴィ過程を駆動ノイズとする連続時間自己回帰移動平均（CARMA）モデルに対し、再生サンプリング条件下で統合周期図に基づくホイットル推定量の一致性と漸近正規性を証明するものである。
A Hierarchical Bayesian Dynamic Game for Competitive Inventory and Pricing under Incomplete Information: Learning, Credible Risk, and Equilibrium
この論文は、需要と競合他社の特性という二重の不確実性下での競争的在庫・価格決定問題に対し、ベイズ学習と「信頼性リスク」基準を組み合わせた階層的ベイズ動的ゲーム枠組みを提案し、学習・競争・適応を同時に行う保守的な均衡概念を確立するとともに、シミュレーションおよび実データを用いた有効性を検証するものである。
Sparse Estimation for High-Dimensional Lévy-driven Ornstein--Uhlenbeck Processes from Discrete Observations
この論文は、離散観測に基づく高次元レヴィ駆動オーストルン＝ウーレンベック過程のドリフト推定において、ドリフト行列のスパース性を仮定して近似尤度に基づくLassoおよびSlope推定量の非漸近的オラクル不等式を導出し、離散化誤差と確率的変動を分離した上で、高頻度領域におけるミニマックス最適収束率と必要なサンプル複雑度を明らかにしたものである。
Are Bayesian networks typically faithful?
本論文は、線形ガウス型や離散型に限らず、条件付き指数分布族や非パラメトリックモデルなど多様なベイズネットワークにおいて、忠実なパラメータが位相的に稠密かつ開集合をなす「典型的」なものであることを示し、これにより制約ベースの因果発見アルゴリズムの一致性が保証されることを証明しています。
Arbitrage-free catastrophe reinsurance valuation for compound dynamic contagion claims
本論文は、気候変動やパンデミックなどの新興リスクを考慮した動的な伝播モデルを用いて、アビトラージフリーの条件のもとでカタストロフィー再保険の公正な保険料を導出する手法を提案し、数値シミュレーションによる検証と感度分析を行っている。
Distribution estimation via Flow Matching with Lipschitz guarantees
この論文は、Flow Matching におけるベクトル場のリプシッツ定数への依存性を制御する仮定を明らかにし、対数凹性を仮定せずに高次元の非有界分布に対しても従来の結果を改善する Wasserstein 距離の収束率を導出するものです。
Beyond the Oracle Property: Adaptive LASSO in Cointegrating Regressions with Local-to-Unity Regressors
本論文は、回帰変数が単位根過程かどうかが不確実な状況における共積分回帰の適応型 LASSO 推定量の新しい漸近理論を導出するとともに、従来のオラクル性質に基づく手法の限界を指摘し、パラメータ空間全体で一貫した被覆率を実現する実用的な信頼区間を提案し、その有効性を米国失業率の予測という実証分析を通じて実証しています。
Information-Theoretic Thresholds for Bipartite Latent-Space Graphs under Noisy Observations
この論文は、ノイズのある観測下における二部潜在空間グラフの幾何構造検出問題について、マスクの既知・未知のケースにおける情報理論的な閾値を決定し、新しいフーリエ解析手法を用いて計算統計的なギャップが存在しないことを示しています。
High-dimensional Laplace asymptotics up to the concentration threshold
この論文は、次元 とパラメータ がともに大となる高次元ラプラス積分に対し、従来のガウス近似領域を超え凝縮閾値に近づく中間領域でも有効な、明示的な対数漸近展開と定量的誤差評価を導出するとともに、これに基づく閉形式の解析近似や多項式輸送による効率的なサンプリング手法を提案するものである。
Partition-Based Functional Ridge Regression for High-Dimensional Data
この論文は、高次元関数線形モデルにおける多重共線性や過学習の問題を解決し、解釈性を向上させるために、係数関数を支配的効果と微弱効果に分割して異なるリッジ正則化を適用する「分割ベースの関数リッジ回帰」フレームワークを提案し、その理論的性質と実データへの有効性を示しています。
Conformal e-prediction in the presence of confounding
この論文は、観測された共変量とラベルの間に交絡が存在する状況、および観測データが独立同一分布（IID）である場合とある程度の依存性が許容される場合の両方において、コンフォーマル e-予測を拡張する手法を提案しています。
Deep regression learning from dependent observations with minimum error entropy principle
本論文は、最小誤差エントロピー原理に基づく非ペナルティ化およびスパースペナルティ化深層ニューラルネットワークを用いて、強混合条件下の非パラメトリック回帰問題における期待過剰リスクの上限を導出し、ガウス誤差モデルにおいてSchmidtらによって確立された下限と一致する（対数因子を除く）最小最大収束率を達成することを示しています。
Outrigger local polynomial regression
この論文は、誤差分布の仮定に依存せず、条件付きスコア関数の推定値と広域のデータを用いた「アウトリッガー」機構によって安定性を確保しつつ、ホルダークラスにおける最小最大最適性を達成する新しい局所多項式回帰推定量「アウトリッガー」を提案し、その理論的性質と実データでの有効性を検証したものである。
Finite-Sample Decision Instability in Threshold-Based Process Capability Approval
この論文は、製造業で広く用いられる工程能力指数（）の閾値判定が、限られたサンプルサイズにおける推定量の確率的変動により、閾値付近で本質的に意思決定の不安定性（誤判定リスク）を内包していることを、漸近理論と実証データを用いて明らかにし、その確率的解釈とリスク評価の指針を提供するものである。
Bayesian Modular Inference for Copula Models with Potentially Misspecified Marginals
この論文は、周辺分布の誤指定に対する頑健性を高めるため、各周辺分布に個別の影響パラメータを割り当ててベイズ最適化で選択する新しい半モジュラー推論手法を開発し、理論的性質の確立とシミュレーションおよび実データ（株式ボラティリティと国債利回りの非対称依存性）での有効性を示したものである。
On the Unit Teissier Distribution: Properties, Estimation Procedures and Applications
本論文は、単位テシエ分布の新しい理論的性質（順序統計量や L-モーメントの閉形式解など）を導出し、最大積間隔法や L-モーメント法など多様な推定手法をシミュレーションと実データを用いて比較検証することで、その推論的枠組みと実用性を拡張したものである。