Learning Robust Treatment Rules for Censored Data
この論文は、打ち切り生存データに対して、指定された分位数に基づく打ち切り平均生存時間の最大化、および打ち切り平均生存時間を考慮した調整閾値を用いたバッファード生存確率の最大化という 2 つの頑健な基準を提案し、サンプリングに基づく差の凸アルゴリズムを開発して理論的裏付けとシミュレーション、AIDS 臨床試験データによる実証を行うことを目的としています。
📊 Category
stat.TH
161 件の論文
Vecchia Gaussian Processes: on probabilistic and statistical properties
本論文は、ベッキア近似を用いたガウス過程の確率的・統計的性質を体系的に解析し、母数集合の選択基準を提案するとともに、非パラメトリック回帰モデルにおける事後分布の収束性が最適最小最大レートに達することを理論的に証明し、数値実験と C++ 実装でその有効性を示しています。
Impact of existence and nonexistence of pivot on the coverage of empirical best linear prediction intervals for small areas
この論文は、小領域推定における経験的最良線形予測区間の被覆誤差が、標準化されたランダム効果のピボットの存在有無に依存し、ピボットが存在しない場合には既存のパラメトリック・ブートストラップ法では誤差の次数が にならないことを示し、その修正として提案されたダブル・パラメトリック・ブートストラップ法の有効性を理論的および数値的に検証したものである。
Offline Dynamic Inventory and Pricing Strategy: Addressing Censored and Dependent Demand
この論文は、需要の欠測（センサリング）と依存性を伴うオフラインデータを用いて、在庫管理と価格設定の最適方針を学習する新たなデータ駆動型アルゴリズムを提案し、その有効性を理論的および数値的に検証するものである。
Empirical Orlicz norms
本論文は、経験的オルリッツノルムの大数の法則と中心極限定理を確立し、正規分布の場合には標準的な収束速度ではなく非標準的な速度と安定分布への収束が現れること、また一般には一様な収束速度が存在しないことを示しています。
Universality of General Spiked Tensor Models
この論文は、有限の 4 次モーメントを持つ一般の非ガウスノイズ下における非対称スパイクテンソルモデルの最尤推定量の漸近的挙動を解析し、そのスペクトル分布や統計的限界がガウスノイズの場合と同一の普遍性を示すことを証明しています。
Universal Shuffle Asymptotics, Part II: Non-Gaussian Limits for Shuffle Privacy -- Poisson, Skellam, and Compound-Poisson Regimes
この論文は、局所プライバシーパラメータが濃縮する臨界領域において、シャッフルモデルの漸近分布がガウス分布からポアソン分布、スキラム分布、複合ポアソン分布へと遷移し、非ガウス限界実験を特徴づけることを示しています。
Unbalanced Optimal Transport Dictionary Learning for Unsupervised Hyperspectral Image Clustering
この論文は、ハイパースペクトル画像の教師なしクラスタリングにおいて、従来の方法が抱えるデータバランス調整によるクラス境界の曖昧化やノイズへの非頑健性といった課題を解決するため、不均衡 Wasserstein 重心を用いて低次元表現を学習する新たな辞書学習手法を提案するものである。
A Diffusion Analysis of Policy Gradient for Stochastic Bandits
本論文は、確率的バンディット問題における方策勾配法の連続時間拡散近似を解析し、学習率の条件に応じて対数後悔と線形後悔が分岐することを示しています。
An operator-level ARCH Model
本論文は、従来の点ごとの分散モデルを超え、一般の可分ヒルベルト空間における条件付き共分散作用素全体の進化を捉える新たな演算子レベルの ARCH モデルを提案し、その定常性や推定量の一致性を理論的に確立するとともに、高頻度取引データへの適用を通じてその実用性を示しています。
Methods for Identifying Minimal Sufficient Statistics
この論文は、最小十分統計量を特定する従来の基準が一般には成立しないことを反例で示し、版に依存しない頑健な基準を提案して解析的ボレル空間への拡張を可能にするとともに、Pfanzagl の別の基準についても追加の仮定が必要であることを反例で明らかにしています。
Surrogate-Assisted Targeted Learning for Delayed Outcomes under Administrative Censoring
行政的打ち切りにより主要なアウトカムが観察されにくい状況下で、代理変数を利用した標的最小損失推定量を提案し、逆確率重み付けの不安定性を回避しつつ、二重頑健性と漸近線形性を保証する手法を開発しました。
Strong Gaussian approximation for U-statistics in high dimensions and beyond
この論文は、次元が発散する高次元環境における非退化な U-統計量に対して、多項式成長の下で誤差が消失する強ガウス近似を確立し、その技術的核となる完全退化 U-統計量の鋭いマルチンゲール極大不等式を用いて、重尾分布下でも有効な高次元推論のための統一的な確率論的基盤を提供するものです。
Ranking Reasoning LLMs under Test-Time Scaling
本論文では、テスト時スケーリング下での推論 LLM のランキング手法を体系化し、統計的ランキング法を実装したオープンソースライブラリ「Scorio」を提案するとともに、複数のベンチマークにおけるその有効性を検証しました。
ForwardFlow: Simulation only statistical inference using deep learning
この論文は、シミュレーションされたデータからパラメータを直接推定する単一の要約ネットワークを用いた頻度論的アプローチ「ForwardFlow」を提案し、有限サンプルでの正確性、汚染データへの頑健性、および複雑なアルゴリズム（例：EM アルゴリズム）の自動近似という利点を示しています。
On positive definite thresholding of correlation matrices
この論文は、相関行列の正定値性を維持しつつ閾値処理を行うための正定値関数の構成法を提案し、その存在性や忠実度基準を確立するとともに、正定値性を保つソフト閾値処理が本質的に特徴空間の幾何学的崩壊を招き、復元可能な信号を制限することを証明しています。
Axiomatic characterisation of generalized -estimators
この論文は、対称性、（強）内部性、漸近的べき等性という性質に基づき、一般化された推定量および通常の推定量（推定量）を公理的に特徴付け、その証明においてアーベル部分半群の分離定理が決定的な役割を果たしていることを示しています。
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。
The level of self-organized criticality in oscillating Brownian motion: -consistency and stable Poisson-type convergence of the MLE
離散的に観測された振動ブラウン運動の自己組織化臨界性のレベル に対して、遷移密度の非連続性という非標準的な状況下でも、最尤推定量が -一貫性を持ち、局所時間に応じた強度を持つ安定収束するポアソン型挙動を示すことを証明した。
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。