103 件の論文
本研究は、関節リウマチの臨床試験におけるEQ-5D効用値の推定に関して、線形混合効果モデル、一般化推定方程式、および2部混合モデルを経験的に比較しており、2部混合モデルはより低い効用値推定値をもたらすものの、手法の選択が全体的な費用対効果の結論に与える影響は最小限であることを見出している。
本論文は、マルチソースの二値データにおける誤分類誤差と選択誤差を共同で扱うベイズモデリングの枠組みを導入し、シミュレーションと実証分析を通じて、複合的な誤差は頑健に特定できる一方で、それを特定の構成要素へと正確に分解するには、妥当な指標、補助変数、および情報的事前分布が必要であることを示している。
本論文は、個々のテスト対象を扱えないことやデータの構成に対する敏感さといった既存手法の限界を克服する、データに基づく安定性とモデルに基づく安定性の指標を導入することにより、計量、カテゴリ、および順序の出力における非決定論的予測モデルの安定性を定量化するための一般的なフレームワークを提案するものである。
本研究は、GPSデータと機械学習由来の特徴量を用いてシドニーにおける逐次的なツアーベースのモード選択フレームワークを構築しており、混合ロジットモデルが相互依存的なツアー構成要素の予測を大幅に改善すること、および本フレームワークが上流の推定不確実性に対して堅牢であることを示し、それによって実用的な交通需要予測のためのシミュレーション入力の使用を正当化している。
本研究は、信用デフォルト予測タスクにおいて、XGBoostの組み込みパラメータである`scale_pos_weight`が、従来のSMOTEリサンプリング手法を再現率において大幅に上回ることを実証しており、クラス不均衡に対処するための最適な戦略は、普遍的なリサンプリング手法ではなく、使用される特定の分類器に依存することを浮き彫りにしている。
本論文は、正規性の仮定と標準誤差を利用して、K個の母集団の真の順位に関する同時信頼領域を伴う推定順位表を構築する手法を提案し、順位の不確実性を視覚的に伝達するとともに、個々の順位に対する周辺信頼集合を提供するものである。
本論文は、臨床的な優先順位をより適切に反映するために偽陰性と偽陽性のペナルティを分離した新しい指標であるClinical Risk-Weighted Score（CRWS）を提案し、MIMIC-IVを用いた解析を通じて、それが従来のF1スコアと比較してモデルのランキングを著しく変化させ、トップクラスのアルゴリズムにおけるより大きな臨床的優位性を明らかにするものであることを示している。
本論文は、変異係数と対数スケール分散比を用いて歪度と不均一分散性をスクリーニングする要約統計量を用いた実用的な枠組みを提案するものであり、これにより、従来の正規性検定が機能せず標準的なt検定が不十分となる小規模な臨床データにおいて、研究者が妥当かつより強力なパラメトリック推論を回復することを可能にする。
本論文は、広範な希薄性と周辺分布の不均一性において正確なサイズ較正と堅牢な検出力を達成する、新たな閉形式かつパラメータフリーな統計量であるT_rootを導入しており、これは置換検定やブートストラップを必要としない決定論的な解を提供しながら、ピアソンのカイ二乗検定やクレッシー・リード統計量といった既存の手法を統合し、それらを凌駕するものである。
本論文は、裾の重い分布の形状を制御し有限のモーメントを保証するための形状パラメータを組み込むことで、古典的なコーシー分布のモーメントが存在しないという限界を克服した柔軟なモデルである、一般化モーメント変換コーシー（GMTC）分布を導入し、その性質、推定手法、および実用的な応用に関する包括的な分析を提供するものである。