Approximate Bayesian inference for cumulative probit regression models
この論文は、大規模な順序カテゴリカルデータに対するベイズ推論の計算効率を改善するため、変分ベイズと期待伝播法を用いた累積プロビット回帰モデルの近似推論アルゴリズムを提案し、マルコフ連鎖モンテカルロ法と比較して優れた計算性能と精度を達成したことを示しています。
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222 件の論文
A systematic assessment of Large Language Models for constructing two-level fractional factorial designs
本論文は、GPT や Gemini などの大規模言語モデルを用いて 8、16、32 回の実行回数および 4 から 26 の因子を持つ 2 水準部分因子計画を構築する能力を体系的に評価し、8 因子以下の最適設計の作成においてこれらのモデルが有効であることを示しています。
A Bayesian likely responder approach for the analysis of randomized controlled trials
この論文は、確率的な不確実性を考慮したベイズ二段階アプローチを提案し、データ駆動型のサブグループ特定と治療効果推論を統合することで、従来の手法よりも適切に校正された信頼区間を提供し、COVID-19 治療試験におけるサブグループ間の変動をより正確に評価できることを示しています。
Extracting useful information about reversible evolutionary processes from irreversible evolutionary accumulation models
本論文は、特徴の喪失を仮定しない非可逆的な進化蓄積モデルを用いても、実際の可逆的な進化過程における特徴獲得の順序や経路の核心構造といった重要な情報を信頼性高く抽出可能であることを、シミュレーション研究を通じて実証しています。
Realizing Common Random Numbers: Event-Keyed Hashing for Causally Valid Stochastic Models
エージェントベースモデルにおける共通乱数法の標準的な実装が、実行経路の変化により因果構造の整合性を損なう問題点を指摘し、イベント識別子とカウンタ型乱数生成器を組み合わせることで、シミュレーションの実行順序に依存しない因果的に整合した対照実験を可能にする手法を提案しています。
Interventional Time Series Priors for Causal Foundation Models
本論文は、時間系列の因果推論における基礎モデルの構築を可能にするため、介入データを含む合成時系列構造因果モデルを生成するフレームワーク「CausalTimePrior」を提案し、これにより事前適合ネットワーク（PFN）が未知のモデルに対して文脈内因果効果推論を遂行できることを実証しています。
Partition-Based Functional Ridge Regression for High-Dimensional Data
この論文は、高次元関数線形モデルにおける多重共線性や過学習の問題を解決し、解釈性を向上させるために、係数関数を支配的効果と微弱効果に分割して異なるリッジ正則化を適用する「分割ベースの関数リッジ回帰」フレームワークを提案し、その理論的性質と実データへの有効性を示しています。
Continuous-time modeling and bootstrap for Schnieper's reserving
本論文は、Schnieper の損失準備金モデルを連続時間確率過程として再構成し、非対称性や非負性を自然に満たすブートストラップ法を開発して、報告済みおよび未報告の請求額に関する予測分布を推定する手法を提案しています。
Outrigger local polynomial regression
この論文は、誤差分布の仮定に依存せず、条件付きスコア関数の推定値と広域のデータを用いた「アウトリッガー」機構によって安定性を確保しつつ、ホルダークラスにおける最小最大最適性を達成する新しい局所多項式回帰推定量「アウトリッガー」を提案し、その理論的性質と実データでの有効性を検証したものである。
Worst-case low-rank approximations
この論文は、異なるドメイン間での分布のシフトに起因する PCA の不安定性に対処するため、複数のドメインにおける最悪ケース性能を最適化する「wcPCA」という統一的な枠組みを提案し、その理論的保証と実データへの適用による性能向上を実証しています。
Spatially Robust Inference with Predicted and Missing at Random Labels
この論文は、機械学習による予測ラベルと空間的依存性を伴う欠損データ下での統計的推論において、クロスフィットによる折れレベルの相関が空間分散推定を歪める問題を解決し、ジャックナイフ法に基づく空間 HAC 分散補正を導入することで、漸近的に有効な信頼区間を構築する二重頑健推定量を提案しています。
Multivariate Functional Principal Component Analysis for Mixed-Type mHealth Data: An Application to Mood Disorders
本論文は、mHealth における連続・切断・順序・二値といった混合タイプの時系列データを対象とした半パラメトリック・ガウス・コピュラモデルに基づく新しい多変量関数主成分分析法（FPCA）を提案し、シミュレーションと気分障害研究への実証を通じて、気分・不安・エネルギー・身体活動の時間的パターンを統合的に分析し、気分障害のサブタイプを意味ある形で層別化できるデジタルバイオマーカーの抽出を可能にすることを示しています。
Bayesian Modular Inference for Copula Models with Potentially Misspecified Marginals
この論文は、周辺分布の誤指定に対する頑健性を高めるため、各周辺分布に個別の影響パラメータを割り当ててベイズ最適化で選択する新しい半モジュラー推論手法を開発し、理論的性質の確立とシミュレーションおよび実データ（株式ボラティリティと国債利回りの非対称依存性）での有効性を示したものである。
Prediction-Oriented Transfer Learning for Survival Analysis
この論文は、ソース研究の個人レベルデータへのアクセスを必要とせず、予測知識を転移することで生存分析の予測精度を向上させ、特にイベント数が限られたターゲット研究において従来の手法よりも優れた収束速度を実現する新しい転移学習フレームワークを提案しています。
Dynamic Bayesian regression quantile synthesis for forecasting outlook-at-risk
この論文は、複数のモデルからの分位情報を組み合わせる動的ベイズ回帰分位合成（DRQS）およびその多変量拡張であるファクター DRQS（FDRQS）を提案し、特にパンデミックなどの極端な経済ストレス下において、従来の手法よりも優れた分位予測性能と適応性を示すことを実証しています。
Graph Generation Methods under Partial Information
この論文は、二部グラフ、有向グラフ、無向グラフの次数列を指定されたグラフ生成問題に対し、各ステップでの接続数を特徴付ける必要十分条件を導出する逐次手法を提案し、大規模インスタンスにおいても既存手法よりも優れたスケーラビリティを持つ列挙・サンプリングアルゴリズムを開発したことを報告しています。
Variance Estimation with Dependence and Heterogeneous Means
この論文は、異質な平均を持つ三角行列の和の分散推定において、標準的な推定量が過小評価を引き起こす可能性のある二方向クラスター依存性や弱い依存性を考慮し、異質な平均に対して頑健な保守的な分散推定量を提案し、その漸近的有效性を示すものである。
Robust Joint Modeling for Data with Continuous and Binary Responses
本論文は、連続値と二値の混合応答変数を扱う高次元データにおいて、密度パワープ発散損失関数と正則化を組み合わせることで、外れ値や誤ラベルに頑健かつスパースな同時予測モデルを構築し、効率的な最適化アルゴリズムとモデル選択基準を提案するものである。
Simultaneous estimation of multiple discrete unimodal distributions under stochastic order constraints
この論文は、実世界の検索行動分析を動機として、確率順序制約を混合整数凸二次最適化問題として定式化し、特にサンプルサイズが小さい場合に既存手法よりも優れており、十分なデータがある場合には同等の性能を示す、複数の離散単峰分布の同時推定手法を提案しています。
On the Unit Teissier Distribution: Properties, Estimation Procedures and Applications
本論文は、単位テシエ分布の新しい理論的性質（順序統計量や L-モーメントの閉形式解など）を導出し、最大積間隔法や L-モーメント法など多様な推定手法をシミュレーションと実データを用いて比較検証することで、その推論的枠組みと実用性を拡張したものである。