Calibrated Bayesian Nonparametric Tolerance Intervals
この論文は、非パラメトリックな分布仮定や小標本サイズの問題を解決し、学習率の較正によって頻度論的な被覆率を保証しつつ、従来の非パラメトリック手法よりも短い許容区間を構築する、較正されたギブス事後分布に基づく新しいアプローチを提案しています。
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220 件の論文
Covariate-adjusted statistical dependence representation through partial copulas: bounds and new insights
本論文は、条件付独立性の検定に用いられる部分コピュラを再考し、それを共変量の影響を除いた後の変数間の依存性を表す非線形な偏相関として位置づけ、条件付コピュラの依存性特性が部分コピュラの形式を制約することを証明するとともに、シミュレーションを通じて因果推論における真の因果効果の符号の回復への可能性を示しています。
Causal Survival Analysis in Platform Trials with Non-Concurrent Controls
この論文は、プラットフォーム試験における非同時対照群のプールがバイアスを誘発する可能性や効率性向上の限界を明らかにし、同時対照群のみを用いた共変量調整二重頑健推定量が、生存時間データに基づく因果推論において最も堅牢な精度向上策であることを示しています。
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 Bayesian Approach for the Variance of Fine Stratification
本論文は、隣接層の併合による推定で生じるバイアスや誤差の問題を解決するため、階層ベイズ推定量を提案し、シミュレーションおよび実データ分析を通じて、既存のノンパラメトリックベイズ推定量やカーネル推定量と比較して、より小さな頻度論的バイアスと平均二乗誤差を持つことを実証しています。
Bayesian nonparametric modeling of heterogeneous populations of networks
この論文は、複数のネットワークデータから類似した接続パターンを持つクラスタを特定するための、中心化されたエルドシュ・レニィカーネルのロケーション・スケール・ディリクレ過程混合モデルを提案し、その理論的性質、効率的な推論手法、大規模データへの拡張性、および脳ネットワークデータへの適用性を検証したものである。
Theoretical Foundations of Conformal Prediction
この論文は、交換性と置換検定に基づくコンフォーマル予測および関連する推論手法の理論的基盤を、複雑な機械学習ワークフローにおける分布フリーの有限サンプル保証を提供する重要な結果と証明を教育目的で統合的に解説する書籍の概要を述べています。
Fast QR updating methods for statistical applications
この論文は、統計的応用において設計行列が頻繁に変化する状況に対応するため、Q 行列の再計算を不要とし R 行列のみを効率的に更新する高速アルゴリズムを提案し、大規模な回帰分析やモデル選択における計算コストの大幅な削減を実現することを示しています。
Covariate balancing estimation and model selection for difference-in-differences approach
この論文は、プロペンシティー・スコア推定に共変量バランスを統合して二重頑健性を実現する推定量と、SDID 推定における損失関数に基づく新しいモデル選択基準を提案し、数値実験および実データ分析を通じてその有効性を示しています。
Designing clinical trials for the comparison of single and multiple quantiles with right-censored data
この論文は、右打ち切りデータにおける生存時間の単一または複数の分位数を比較するための臨床試験の設計と分析を可能にする新たな検定統計量と検出力式を提案し、実データへの適用性を高めるためにカーネル密度推定に代わるリサンプリング法による分散推定を導入し、比例ハザード仮定が成り立たない実際の第 III 相臨床試験データを用いてその有効性を示しています。
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。
Estimation and exclusion restrictions in clustered linear models
この論文は、クラスター化されたデータ、高次元の制御変数、そして複雑な除外制約を扱う線形回帰モデルに対し、単純な「留め置き（leave-out）」解釈を持ち計算的に実行可能な新しい IV 推定量を提案し、その漸近理論と頑健な推論手法を構築するとともに、ケニアの農村における財政介入の事例分析を通じてその有効性を示すものである。
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。
Surface decomposition method for sensitivity analysis of first-passage dynamic reliability of linear systems
この論文は、ガウス確率過程を受ける線形システムの初回通過動態信頼性の感度解析を行うため、限界状態超曲面における面積分として感度を分解し、重要度サンプリングと関数評価の再利用により高効率な手法を提案するものである。
Diagnostics for Semiparametric Accelerated Failure Time Models with R Package afttest
この論文は、半パラメトリック加速故障時間モデルの診断を可能にする新しい R パッケージ「afttest」を紹介し、従来の乗数ブートストラップ法に加え、反復最適化を不要とする効率的な線形近似リサンプリング手法を実装することで、計算コストを大幅に削減しつつ漸近的妥当性を維持するアプローチを提案しています。
Comparing Variable Selection and Model Averaging Methods for Logistic Regression
この論文は、28 種類の手法をシミュレーションと実データで比較した結果、分離がない場合は g-事前分布に基づくベイズモデル平均化（特に g = max(n, p^2)）が、分離が生じる場合は LASSO などの正則化尤度法がそれぞれ最も優れた性能を示すことを明らかにし、ロジスティック回帰におけるモデル不確実性への対処法に関する実践的な指針を提供しています。
Improved inference for nonparametric regression and regression-discontinuity designs
この論文は、ロバストバイアス補正法とブートストラップ前転化の間の新たな関連性を確立することで、漸近的なカバレッジを損なうことなく、カーブ推定や回帰不連続デザインにおける信頼区間を従来のものより17%短縮する改良された非パラメトリック推論手法を開発したことを示しています。
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。
Change Point Detection for Cell Populations Measured via Flow Cytometry
この論文は、フローサイトメトリーで得られた植物プランクトンの単細胞データを対象に、低次元表現の事前平均のシフトをグループ化フュージョン LASSO 正則化を用いて検出する潜在空間ガウス混合エキスパートモデルを提案し、海洋省の遷移帯に対応する重要な変化点を同定したことを述べています。