Integrating Heterogeneous Information in Randomized Experiments: A Unified Calibration Framework
この論文は、ランダム化実験において、層内共変量だけでなく外部データや機械学習予測など多様な異種情報を凸最適化に基づく較正重みを用いて統合する統一フレームワークを提案し、その漸近的妥当性と効率性の保証を確立するものである。
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161 件の論文
Quadratic form of heavy-tailed self-normalized random vector with applications in -heavy Mar\v cenko--Pastur law
この論文は、-安定分布の吸引域にある重尾分布を持つ自己正規化されたランダムベクトルの二次形式の漸近法則を解析し、その極限分布が対角成分の経験分布と指数によって決定されることを示すとともに、重尾サンプル相関行列における-heavy Marčenko--Pastur 法則の原子非存在性を証明する。
Maximal Ancillarity, Semiparametric Efficiency, and the Elimination of Nuisances
この論文は、局所漸近正規性（LAN）の枠組みにおいて、最大従属不変σ-場の一意的な定義と中心から外向きの残差順位・符号に基づく構成を示すことで、 nuisance（邪魔な変数）を推定することなく有限サンプルで完全に排除しつつ、半パラメトリック効率性を達成する新しいアプローチを提案しています。
Dirichlet kernel density estimation on the simplex with missing data
この論文は、欠損データを含む単体上の構成データを対象に、欠損値の補完ではなく逆確率重み付けと適応型ディリクレカーネルを用いたノンパラメトリック密度推定法を提案し、その漸近性質の導出、シミュレーションによる既存手法との比較、および NHANES の白血球組成データへの適用を通じてその有効性を示しています。
Probabilistic Inference and Learning with Stein's Method
この論文は、Stein 演算子と Stein 集合から Stein 不一致を構築する方法、その計算可能性や収束検出などの性質、および Stein 変分勾配降下法との関連性など、Stein 法を用いた確率推論と学習の理論的・方法的側面を包括的に概説するものである。
Group-Sparse Smoothing for Longitudinal Models with Time-Varying Coefficients
この論文は、縦断データ分析において、変数の選択と時間依存性の有無（一定か時間変化するかの識別）を同時に実行し、過学習を防ぎながら解釈可能性と予測精度を向上させる新しい枠組み「TV-Select」を提案し、その理論的性質と実データへの適用性を示したものである。
Testing for Endogeneity: A Moment-Based Bayesian Approach
この論文は、指数傾斜経験尤度フレームワークを用いて、回帰変数の外生性を検証するための一貫性を持つベイズ因子テストを開発し、シミュレーションおよび自動車需要と航空券価格の実証分析を通じてその有効性を示しています。
Reject, Resample, Repeat: Understanding Parallel Reasoning in Language Model Inference
この論文は、粒子フィルタリング（特に逐次モンテカルロ法）の理論的枠組みを用いて、言語モデル推論における並列サンプリング手法の精度とコストのトレードオフを厳密に分析し、その理論的限界と実証的な知見を明らかにしています。
Estimation of differential entropy for normal populations under prior information
本論文は、順序制限という事前情報を用いて、2 つの正規母集団の微分エントロピーに対する点推定（改良推定量の導出）と区間推定（信頼区間の比較）を行い、実データを用いた数値研究を通じてその性能を検証するものである。
Post-Hoc Large-Sample Statistical Inference
この論文は、従来の非漸近的手法が抱える強い仮定や保守性の限界を克服し、より弱い仮定で鋭い結果を得るための、漸近的な事後推論（post-hoc inference）の理論を確立するものである。
The W-footrule coefficient: A copula-based measure of countermonotonicity
この論文では、カウンターモノトニックなコピュラ からの 距離として定義された負の関連性の新しい指標である -フットルール係数 を導入し、ギニのガンマとの分解関係、ランク推定量の漸近理論、および数値シミュレーションによるその有効性を示しています。
Weighted Chernoff information and optimal loss exponent in context-sensitive hypothesis testing
この論文は、乗法的重み関数を用いた文脈依存型仮説検定において、最適損失の対数漸近挙動を導き、その誤り指数を重み付きチェルノフ情報として表現し、さらにガウス分布やポアソン分布などの具体的なモデルにおける明示的な式を提示するものである。
Sign Identifiability of Causal Effects in Stationary Stochastic Dynamical Systems
この論文は、拡散行列が既知でない連続時間線形定常確率微分方程式において、因果構造と観測共分散行列に基づいてドリフト係数の符号が一意に決定可能か（エッジ符号識別可能性）を判定する基準を導出し、古典的および新規の循環的因果構造に適用してその性質を明らかにするものである。
Size-Location Correlation for Set-Valued Processes: Theory, Estimation, and Laws of Large Numbers under -Mixing
本論文は、支持関数の偶奇分解に基づく変分枠組みを提案し、集合値過程のサイズと位置の相関を定義するとともに、-混合条件下での大数の法則を確立し、方向性のある位置依存性とサイズ効果を従来の手法よりも明確に分離する新しい理論と推定手法を提供するものである。
Limiting Spectral Distribution of moderately large Kendall's correlation matrix and its application
本論文は、次元がサンプルサイズより緩やかに増加する中規模高次元設定において、独立だが同一分布に従わない観測データに対しても適用可能な、ケンダル相関行列の極限スペクトル分布を確立し、その分布の不均質性を無視すると誤った依存関係検出につながることを示すことで、高次元データにおける依存性の検出に新たなグラフィカル手法を提案しています。
Minimax estimation for Varying Coefficient Model via Laguerre Series
本論文は、ラグランジュ級数を用いて変動係数モデルの関数係数を推定し、ラグランジュ・ソボレフ空間における係数に対してミニマックス意味で漸近最適な収束率を達成する推定量を提案するとともに、その漸近正規性、信頼区間、仮説検定を確立し、シミュレーションおよび実データ分析を通じてその有効性を検証したものである。
Bayesian inference of planted matchings: Local posterior approximation and infinite-volume limit
この論文は、相関するランダム点集合間の埋め込みマッチングのベイズ推論において、部分マッチングモデルでは局所アルゴリズムによる事後分布の近似と無限体积极限の存在が成り立つ一方、完全マッチングモデルでは全体的なソートやフローに基づく点の索引付けが必要となることを示し、 の次元への拡張は未解決課題として残している。
Asymptotics of cut distributions and robust modular inference using Posterior Bootstrap
本論文は、モデルの誤指定が全体に波及する問題を解決する「カット分布」の漸近挙動を解析し、Bernstein-von Mises 定理や定量的なラプラス近似を導出した上で、 Posterior Bootstrap に基づくアルゴリズムを提案し、名目上の頻度論的カバレッジを持つ信頼区間を提供する手法を、因果推論などの数値実験を通じて示しています。
The Inverse Problem for Single Trajectories of Rough Differential Equations
この論文は、離散的に観測されたランダムな粗微分方程式の軌道に基づいて統計的推論を行うための一般枠組みを構築し、離散逆問題の解の極限として連続逆問題の解を構成する理論的枠組みと、その数値的アルゴリズムの収束性を確立することを目的としています。
Response time central-limit and failure rate estimation for stationary periodic rate monotonic real-time systems
この論文は、定常周期的レートモノトニックリアルタイムシステムにおいて、応答時間の分布を逆ガウス分布の混合モデルで近似し、期待値最大化アルゴリズムを用いて故障率を推定する手法を提案し、その有効性をシミュレーションで検証したものである。