Quantifying Membership Disclosure Risk for Tabular Synthetic Data Using Kernel Density Estimators
この論文は、合成データが訓練データに含まれる個人を特定する「メンバーシップ推論攻撃」にどの程度脆弱かを評価するため、カーネル密度推定を用いた実用的なリスク定量化手法を提案し、既存の手法よりも高い精度でリスクを評価できることを示しています。
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97 件の論文
A Model-Based Restricted Shapley Value to Measure the Players' Contribution to Shot Actions in Football
この論文は、サッカーのシュート動作における選手の貢献度を評価するため、パスネットワークに基づく「期待ゴールアクション（xGA）」と、戦術的に許容される協力関係のみを考慮した「制限付きシャープリー値（PRS）」を組み合わせた新たな分析枠組みを提案し、セリエA 2022/23シーズンのデータを用いてその有効性を検証したものである。
Don't Disregard the Data for Lack of a Likelihood: Bayesian Synthetic Likelihood for Enhanced Multilevel Network Meta-Regression
本論文は、個体データに欠測がある場合でもサブグループ要約統計量を活用できるよう、ハミルトニアンモンテカルロ法とベイズ的合成尤度を組み合わせて多レベルネットワークメタ回帰を拡張し、プラーク乾癬の試験データを用いてその有効性を示したものである。
A mixed-frequency approach for exchange rates predictions
本論文は、時系列集約化による情報欠如を克服する混合頻度モデルを提案し、CAD/USD 為替レートの予測を通じてその有効性を示すことで、為替レートの予測に関するメーゼ・ローゴフのパズルへの新たなアプローチを提供しています。
An Integrated Time-Varying Ornstein-Uhlenbeck Process for Jointly Modeling Individual and Population-Level Movement of Golden Eagles
この論文は、個体の移動データと種分布データを統合的にモデル化するための新しい時変オーステン＝ウーレンベック過程を提案し、キタアメリカワシの年間移動パターンを解析することで、風力発電所によるリスク評価や個体の起源予測の精度向上を実現したことを示しています。
Omnibus goodness-of-fit tests for univariate continuous distributions based on trigonometric moments
この論文は、確率積分変換されたデータの三角モーメントに基づき、既知の LK 検定を拡張して、 nuisance パラメータが存在する場合でもカイ二乗分布に収束する良好に較正された新しい万能適合度検定法を提案し、11 の連続分布族への適用や数値シミュレーション、気象予報誤差データへの実証を通じてその有効性を示したものである。
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。
Data-Driven Bed Capacity Planning Using Queueing Models with an Application to Neonatal Intensive Care Units
この論文は、時間変化する入院率と患者ごとの在院日数分布を考慮した待ち行列モデルを用いたデータ駆動型のベッド容量計画フレームワークを提案し、カルガリーの新生児集中治療室（NICU）への適用を通じて、従来の静的な経験則では変動する需要下での容量不足を捉えきれないことを示しています。
Admittance Matrix Concentration Inequalities for Understanding Uncertain Power Networks
本論文は、確率論的な濃度不等式を用いて、ネットワークパラメータの不確実性下における admittance 行列のスペクトルと古典的な電力フローモデルに対する保守的な確率論的限界を導出するとともに、その限界がノードの臨界度によってスケーリングすることを示し、IEEE テストシステムで検証しています。
An intuitive rearranging of the Yates covariance decomposition for probabilistic verification of forecasts with the Brier score
この論文は、ブライアースコアを分散不一致、相関欠如、大規模較正の 3 つの非負項に分解するヤテスの共分散分解の直感的な再構成を提案し、これにより分散、相関、平均の一致という完全な予測の最適条件を明確に示すものである。
Two-stage Adaptive Design Cluster Randomised Trials
この論文は、クラスター無作為化試験の費用対効果と不確実性に対処するため、中間解析における適応的再設計（サンプルサイズ再見積もり、早期停止、介入の実施パターンの変更など）を可能にする二段階適応デザイン手法を提案し、パレート最適性の概念を用いて多様な設計目標のバランスを最適化する方法を論じています。
Behavior-dLDS: A decomposed linear dynamical systems model for neural activity partially constrained by behavior
本論文は、脳活動と行動の関係を解明し、内部計算と行動生成を分離して大規模神経集団のダイナミクスを捉えるために、行動によって部分的に制約された分解型線形ダイナミカルシステムモデル「behavior-dLDS」を提案し、シミュレーションデータおよびゼブラフィッシュの記録データにおける有効性を示したものである。
Test-then-Punish: A Statistical Approach to Repeated Games
不完全監視下における無限に繰り返されるゲームにおいて、統計的仮説検定を用いて協力的な混合行動プロファイルからの逸脱を検出し懲罰に移行する「テスト・テン・パニッシュ」戦略を提案し、その実装方法を通じて Folk 定理を再構築する。
Preoperative Decline and Postoperative Recovery of Wearable-Derived Physical Activity Over a Four-Year Perioperative Period in Total Knee and Hip Arthroplasty: Evidence from the All of Us Research Program
All of Us リサーチプログラムとウェアラブルデバイスデータを組み合わせた本研究は、人工膝・股関節置換術における術前の活動量低下と術後の回復軌道（術後 2 年間の詳細な推移）を客観的に解明し、術前の機能予備能が術後の回復に重要であることを示しました。
Two Localization Strategies for Sequential MCMC Data Assimilation with Applications to Nonlinear Non-Gaussian Geophysical Models
この論文は、重み崩壊を回避し非ガウス性や非線形性を扱える逐次マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づき、2 つの局所化戦略を提案し、高次元の気象・海洋モデルや SWOT 衛星などの実データを用いて、従来の局所アンサンブル変換カルマンフィルタよりも頑健なデータ同化手法を確立したことを報告しています。
Modeling Animal Communication Using Multivariate Hawkes Processes with Additive Excitation and Multiplicative Inhibition
この論文は、動物の音声コミュニケーションにおける発声の時間的依存性（興奮と抑制）をモデル化するために、加法的興奮と乗法的抑制を組み合わせた多変量ホークス過程を提案し、メerkat とクジラのデータを用いた実証分析を通じてその有効性を示しています。
A Tutorial on Bayesian Analysis of Linear Shock Compression Data
このチュートリアル論文は、衝撃圧縮実験データにおける測定不確かさをベイズ線形回帰とランキーン・ Hugoniot 方程式を用いて確率的に伝播させることで、単一の回帰曲線ではなく圧力 - 体積平面における複数の整合的な Hugoniot 曲線をサンプリングする手法を、アルゴン、銅、ニッケルのデータを用いて解説し、従来の最小二乗法やブートストラップ法と比較してその解釈性、計算効率、外れ値への頑健性を示しています。
Clustering-Based Outcome Models for Clinical Studies: A Scoping Review
このスコーピングレビューは、臨床研究における高次元共変量や患者集団の不均一性に対処するため、共変量に基づくクラスタリングとアウトカムモデルを統合した手法（インフォームド・クラスターモデルとアノスタック・クラスターモデル）を体系的に概観し、リスク層別化やサブグループ特異的治療効果の推定などへの応用可能性を論じています。
Topological descriptors of foot clearance gait dynamics improve differential diagnosis of Parkinsonism
この論文は、足元通過（foot clearance）の時間系列データに位相データ解析（TDA）を適用して得られたトポロジカル記述子を機械学習と組み合わせることで、パーキンソン病と血管性パーキンソン症の鑑別診断精度を向上させる手法の有効性を示したものである。
Large Wave Direction Data Modeling Using Wrapped Spatial Gaussian Markov Random Fields
本論文は、大規模な空間方向データ（例えば津波やハリケーンに伴う波の向きなど）の分析において、既存のラップドガウス過程モデルの計算コストの課題を克服し、スパースな精度行列構造を活用したラップドガウスマルコフ確率場（WGMRF）モデルを提案し、インド洋の 2004 年津波データを用いた実証を通じて、その予測精度とスケーラビリティの優位性を示したものである。