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。
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222 件の論文
Robust Estimation of Location in Matrix Manifolds Using the Projected Frobenius Median
本論文は、投影フロベニウス中央値を用いて、多様体上のロバストな位置推定を提案し、その計算効率、一意性、ロバスト性、漸近正規性を実証するとともに、地震モーメントテンソルデータへの適用を示しています。
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。
On parameter estimation for the truncated skew-normal distribution
本論文は、切断歪み正規分布のパラメータ推定における数値的不安定性を解消するため、形状パラメータをグリッド上で固定しモーメント法と尤度比較を組み合わせる「GRID-MOM」と呼ばれる新しい推定手法を提案し、数値実験と実データ分析を通じてその有効性を示したものである。
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。
Simultaneously accounting for winner's curse and sample structure in Mendelian randomization: bivariate rerandomized inverse variance weighted estimator
この論文は、メンデルランダム化解析における勝者の呪いとサンプル構造の両方を同時に考慮し、より正確な因果効果推定を可能にする「二変量再無作為化逆分散加重推定量（BRIVW）」を提案するものである。
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。
Optimizing Complex Health Intervention Packages through the Learn-As-you-GO (LAGO) Design
この論文は、複雑な公衆衛生介入パッケージの最適化と試験失敗リスクの低減を目的とした「Learn-As-you-GO（LAGO）」デザインを提案し、その手法をインドの BetterBirth 研究や米国・サブサハラアフリカでの HIV などの実証研究を通じて説明しています。
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。
Variable selection in linear mixed model meta-regression with suspected interaction effects -- How can tree-based methods help?
この論文は、メタ回帰における相互作用効果の検出において、線形モデルが厳密な線形性を仮定する際に優位性を示す一方、非線形な相互作用が存在する場合には安定性選択を用いたランダム効果ツリーなどの木ベースの手法がより頑健な代替手段となり得ることを、実データとシミュレーション研究を通じて示している。
Bayesian Additive Distribution Regression
本論文は、分布値の予測変数からスカラー応答を予測する分布回帰問題に対し、BART 事前分布を付与した Riesz 表現体を線形汎関数としてモデル化するベイズ非パラメトリック手法「DistBART」を提案し、その理論的保証、カーネル法との関連性、および大規模データ向けのスケーラブルな近似法を確立したものである。
Balancing Efficiency and Feasibility: A Sensitivity Analysis of the Augmentation Parameter in the Finite Selection Model
本論文は、モンテカルロシミュレーションを通じて有限選択モデルにおける増強パラメータの感度を分析し、過剰な増強が推定量の安定性を損なう一方で、適切な増強は共変量のバランスを改善しつつ推定効率を維持することを示し、実用的な設計指針を提供しています。
Predictive Distributions and the Transition from Sparse to Dense Functional Data
本論文は、スパースに観測された縦断データから機能的主成分スコアの予測分布を導出する手法を提案し、観測数が増加するにつれてその分布が真のスコアに収束することや、機能線形モデルにおける予測の非整合性に対処するための漸近的収束率を確立することを示しています。
Testability of Instrumental Variables in Additive Nonlinear, Non-Constant Effects Models
この論文は、離散または連続な処置変数と非定常な効果を扱う加法的非線形モデルにおいて、未観測の交絡因子が存在する状況でも無効な道具変数を検出するための「補助的独立性テスト（AIT）」条件を提案し、その理論的妥当性と実データによる有効性を検証したものである。
Parameter-Specific Bias Diagnostics in Random-Effects Panel Data Models
この論文は、ランダム効果パネルデータモデルにおいて、ハウスマン検定を補完し、単一のモデルからパラメータ固有の有限サンプルバイアス推定値とパーミュテーションに基づく p 値を提供する新しい診断手法を提案し、実証例を通じてその実用的な応用可能性を示すものである。
Multi-view biclustering via non-negative matrix tri-factorisation
この論文は、事前のクラスタ数知識を必要とせず多視点データから重なり合う部分集合を特定する新しい非負行列三分解に基づく手法「ResNMTF」を提案し、クラスタリング評価指標として「バイシルエットスコア」を拡張して導入した研究です。
Robust Covariate Adjustment in Multi-Center Randomized Trials
この論文は、多施設無作為化試験においてクラスター効果を無視した既存の手法が推定や信頼区間に悪影響を及ぼす問題を指摘し、半パラメトリック効率的推定量と新しい推論枠組みを開拓することで、モデルの誤指定下でも不偏性を保ちつつ効率性を向上させる手法を提案しています。
A practical identifiability criterion leveraging weak-form parameter estimation
この論文では、観測ノイズとパラメータ推定誤差に基づいた新たな実用同定性基準「(e, q)-同定性」を定義し、微分代数手法と WENDy 法を組み合わせた弱形式アプローチを用いることで、従来の出力誤差法に比べて計算効率が高くノイズに強いパラメータ推定と実用同定性の迅速な評価を実現することを提案しています。
Measuring capacities in multimodal maritime port systems with anchorage queues
この論文は、ポート・オブ・ヒューストンの事例研究を通じて、安定した運用条件における「運用容量」と、撹乱後の最大処理能力である「究極容量」を区別して推定するための新たな枠組みを提示し、それぞれを異なる数理モデルを用いて算出する手法を提案しています。
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。