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Bridging SCED and Group Designs: Demonstrating the Ratio-Metric BC-IRR Effect Size in a Meta-Analysis
本研究は、単一事例設計と集団実験設計の架け橋となる手法として比率的BC-IRR効果量を導入し、自閉症児に対するテクノロジー活用介入の再分析を通じて、BC-IRRが多様なエビデンス形式の統合を可能にしながら、従来の指標に対して明確な解釈上の利点を提供することを実証する。
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161 件の論文
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SynthGuard-ReleaseBench: Locked-Audit Evidence for Synthetic Tabular Data Releases
本論文は、合成された表形式データのリリースを評価するための再現可能な監査フレームワークであるSynthGuard-ReleaseBenchを導入するものであり、これは、プライバシーや安全性について包括的な主張を行うのではなく、特定のユースケース、母集団、および脅威モデルに対して有限標本境界と明確な証拠を提供するために、実データと合成データのワークフローを比較することで、事前にロックされた基準を確立するものである。
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Inverse Lomax Frechet Distribution with Applications
本論文では、フレシェ分布と逆ロマックス一般化分布を合成することによって、4パラメータの逆ロマックス・フレシェ（ILF）分布を導入し、その主要な統計的性質および最大尤度推定量を導出し、2つの実データへの適用を通じてその優れた適合性能を実証する。
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COVID-19 Dispersion Modeling of Data with Minimax Measurement
本論文は、予測能力を向上させるためのモデルの検証、妥当性確認、およびロバスト性に焦点を当て、発生位置データにおけるミニマックス測定を用いてCOVID-19の拡散を追跡および予測するためのデータ駆動型モデリングフレームワークを提示するものである。
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Distribird: Literature-Informed Prior Distribution Design for Bayesian Model Calibration
Distribirdは、マルチエージェント・パイプラインを展開して科学的データの抽出、重み付け、および適合を行うことで、ベイズモデル較正のための文献に基づいた事前分布の作成を自動化し、一般的に使用される一様事前分布や根拠のない単一プロンプトによるLLMベースラインに代わる、追跡可能で妥当性が検証された選択肢を提供するエージェンティックなウェブアプリケーションである。
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Validating the Crystal Ball: Retrospective Evaluation and Uncertainty-Aware Forecasting of Severe Housing Cost Burden in New York City
本論文は、ニューヨーク市の住居費負担に関する機械学習モデルを遡及的に検証し、静的な経済的仮定に起因する系統的な過小予測を明らかにした上で、不確実性を考慮した手法を用いてフレームワークを再校正し、2025年から2028年にかけてのより堅牢でシナリオに基づいた予測を生成するものである。
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Matrix Variate Skew-Normal Distribution and Related Finite Mixtures: Modeling and Clustering of Asymmetric Data
本論文は、行列値データの非対称性を効果的に捉え、クラスタリングを行うための新しい行列変量歪正規分布およびその有限混合モデルを提案しており、導出された推定法とECMアルゴリズムを通じて、従来の対称モデルよりも優れた柔軟性と性能を提供する。
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Seemingly Unrelated Cointegrating Regressions with Autoregressive Distributed Lag Dynamics: Estimation, Bounds Testing, and Cross-Equation Inference
本論文は、理論的証明、モンテカルロ・シミュレーション、およびASEAN諸国における再生可能エネルギーと成長の関連性への適用を通じて示される通り、長期共分散行列推定量の有限標本における歪みを回避しつつ、式間誤差相関を活用することで、小標本（small-N）パネルにおける推定効率とコインテグレーション検定の検出力を向上させる、一見無関連な自己回帰分布ラグ（SUR-ARDL）フレームワークを提案するものである。
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A Closed-Loop Framework for Knowledge-Based Causal Model Refinement Using Process Mining and Human-AI Governance
本論文は、複雑な慢性疾患における因果推論の正確性と透明性を高めるために、経験的なイベントログのプロセスマイニングと専門家による裁定を統合することで、知識ベースの因果モデル（DAG）を反復的に洗練させる、クローズドループ型の人間とAIの協調フレームワークを提案するものである。
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Matched-Calibration of Changepoint Detectors for Biopharmaceutical Quality Monitoring
本研究は、バイオ医薬品の品質モニタリングにおける変化点検出器を、偽陽性率および探索空間の除去（アブレーション）を一致させた条件下で比較した際、標準的な分散ベースのペナルティが様々なサンプルサイズや分布においてロバストな代替手法を凌駕することを示しており、これまでのロバストな手法への選好は、それら手法固有の優位性によるものではなく、制御されていない実験条件によって引き起こされたものであることを明らかにしている。