Sketching stochastic valuation functions
本論文は、単調かつ部分加法的または部分モジュラーな確率的評価関数に対して、各アイテムの確率分布を のサポートサイズを持つ離散化分布で近似することで、任意のサイズ の部分集合に対して定数倍の近似を保証する効率的なスケッチ手法を提案し、最適化問題における価値オラクルの高速評価を可能にすることを示しています。
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stat
252 件の論文
Calibrated Generalized Bayesian Inference
この論文は、モデルの誤指定や近似、あるいは一般化（ギブス）事後分布の文脈において、既存のガウス近似や事後処理に依存せず、直感的で同じ情報を伝える代替事後分布を採用することで、正確な不確実性の定量化を実現する簡便な手法を提案し、その有効性を理論的に証明するとともに多様な事例で実証したものである。
Constructing Genetic Risk Scores: Robust Bayesian Approach through Projected Summary Statistics and Flexible Shrinkage
この論文は、異なるソースからの GWAS 要約統計量と連鎖不平衡データの統合に伴う事後分布の不適切性という課題を解決するため、要約統計量の投影手法と柔軟な縮小を可能にするベイズ橋事前分布を導入し、これらを組み合わせた新しい多遺伝子リスクスコア推定法「PRS-Bridge」を提案し、その優れた性能を実証しています。
Spectral Graph Filtering for Modality-Specific Representation Learning
本論文では、マルチモーダルデータから共有信号を減衰させモダリティ固有の潜在変数を抽出するためのスペクトルグラフフィルタリング手法「DELVE」を提案し、その理論的収束性と合成・実データによる有効性を検証しています。
Euclidean mirrors and first-order changepoints in network time series
この論文は、ネットワーク時系列の進化をユークリッド空間の曲線（ユークリッドミラー）として表現し、スペクトル推定を用いてグラフ分布の連続的な変化における変化点を特定する手法を提案し、その有効性をシミュレーションおよび実データ（オルガノイドネットワーク）で実証したものである。
Forecasting Causal Effects of Future Interventions: Confounding and Transportability Issues
本論文は、時変の交絡因子や効果修飾因子の存在下で、過去の観察データから将来の介入の因果効果を予測するための推定量を明確化し、非パラメトリックな識別公式（g-計算）と必要な構造的仮説を提示する理論的枠組みを構築するものである。
Evaluating Cooling Center Coverage Using Persistent Homology of a Filtered Witness Complex
この論文は、極端な暑さのリスクを評価するために、永続ホモロジーを用いた冷却センターの被覆ギャップの分析と、従来の熱脆弱性指数（HVI）を組み合わせることで、より包括的な脆弱性評価を実現する手法を提案し、4 つの都市で検証したことを示しています。
Empirical best prediction of poverty indicators via nested error regression with high dimensional parameters
この論文は、小地域貧困推定における計算効率と汎用性を向上させ、異質性を考慮した新しい階層誤差回帰モデルに基づく経験的最適予測法を提案し、アルバニアのデータを用いてその有効性を検証したものである。
A Restricted Latent Class Hidden Markov Model for Polytomous Responses, Polytomous Attributes, and Covariates: Identifiability and Application
この論文は、順序尺度の属性と共変量を伴う縦断データ向けに、識別可能性が証明された制約付き潜在クラス隠れマルコフモデルを提案し、シミュレーションおよび数学試験や感情状態のデータへの適用を通じてその有効性を示しています。
Parallel computations for Metropolis Markov chains with Picard maps
この論文は、勾配情報に依存しないメトロポリス・マルコフ連鎖を、ピカールの写像に基づく並列アルゴリズムを用いて効率的にシミュレートする手法を開発し、高次元問題や勾配が利用できない実世界の問題におけるサンプリングの高速化を実現したことを述べています。
Time-to-Event Modeling with Pseudo-Observations in Federated Settings
この論文は、プライバシー規制下での多施設共同研究において、プロポショナルハザード仮定に依存せず、擬似観測値とリニューアブル GEE、および共変量ごとのバイアス補正法を用いて、時間依存ハザード比を含む生存分析を一度の通信で高精度に実現する新しいフェデレーテッド学習フレームワークを提案し、その有効性をシミュレーションと実データ（CAPriCORN）で実証したものである。
Palm distributions of superposed point processes for statistical inference
本論文は、独立な点過程の重ね合わせの Palm 分布を特徴づける単純な混合表現を導出するとともに、これを劣化点過程の最小距離推定やショットノイズ Cox 過程の尤度に基づく推論など、2 つの統計的応用に活用する手法を提案しています。
DESA: An R Package for Detecting Epidemics using a School-Absenteeism Surveillance Framework
この論文は、学校欠席データを用いてインフルエンザなどの流行を早期に検知・警報発令し、そのタイミングを評価するとともに関連研究を支援するための R パッケージ「DESA」の概要とワークフローを紹介するものである。
Using the rejection sampling for finding tests
rejection sampling に基づく新しい統計的検定法が提案され、任意の次元に適用可能で、従来の最強力検定と同等の検出力を持ちながら、グループ間の平均差や特定の平均ベクトル、母集団分布の適合性など多様な実証例でその有効性が示されています。
Improving Cramér-Rao Bound And Its Variants: An Extrinsic Geometry Perspective
この論文は、統計モデル多様体の平方根埋め込みに伴う第二基本形式に基づく曲率を考慮した補正を導入することで、非漸近領域におけるクラメール・ラオ限界およびその変種を幾何学的に精緻化し、より厳密な下限を提供する手法を提案しています。
Refining Cramér-Rao Bound With Multivariate Parameters: An Extrinsic Geometry Perspective
本論文は、ヒルベルト空間の平方根埋め込みを用いて非漸近領域における多変量パラメータのクラメール・ラオ限界を拡張し、モデル多様体の第二基本形式に基づく方向性曲率補正と半正定値計画法による行列レベルの保守的補正を導出することで、古典的なバタチャリヤ行列に基づく近似では捉えきれない曲率統計族の推定限界を幾何学的に忠実に記述する枠組みを提示しています。
Conditional Copula models using loss-based Bayesian Additive Regression Trees
本論文は、過学習を抑制する損失ベースの事前分布と、複雑な尤度関数を扱える適応的可逆ジャンプ MCMC アルゴリズムを組み合わせたベイズ加性回帰木（BART）を用いた新しい半パラメトリック条件付コピュラモデルを提案し、その有効性を実データを用いて実証しています。
Central subspace data depth
この論文は、多変量データ解析において対称点ではなく対称部分空間に対して最大値をとる新しい「中心部分空間データ深度」の枠組みを提案し、その性質や漸近理論、次元削減との関連性を理論的に確立するとともに、不正検出への応用を通じてその有用性を示しています。
Multidimensional Dickman distribution and operator selfdecomposability
本論文は、行列指数関数に基づくランダム行列を含むアフィン変換の不動点として定義された新しい多変量ディックマン分布を導き、その無限分解可能性と演算子自己分解可能性を証明するとともに、いくつかの極限分布としての現れ方を明らかにしている。
Hippocratic Utility
この論文は、有害な治療を避けて救われた命を重視し、治療によってのみ救える命を軽視する「ヒポクラテス的効用」の倫理的動機には異議を唱えないものの、その適用範囲は限定的であることを例示を通じて示している。