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Statistical mechanics of data-driven modeling
本論文は、推論を情報の熱力学第一法則に従う物理的プロセスとして扱い、熱容量のアノマリーを利用して、アドホックな正則化を行うことなく最適なモデルアーキテクチャを内生的に特定する、ジェインズの最大エントロピー原理に基づくデータ駆動型モデリングのための熱力学的枠組みを確立するものである。
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257 件の論文
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Geostatistical Reachability for Qualifying Spatial Model Classes Before Predictive Ranking
本論文は、予測的なランキングを行う前に、いかなる許容可能なモデルも特定の構造的診断を再現できるかどうかを評価することによって空間モデルのクラスを格付けする、シミュレーション校正されたフレームワークである「地統計学的到達可能性（geostatistical reachability）」を導入するものであり、それによって単なる予測性能から構造的適合性と観測可能性を区別するものである。
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A new six parameters generalized Weibull-Kumaraswamy-{Lomax) Distribution with a Novel Linear Series Expansion of Its Probability Density
本論文は、T-Xファミリーの枠組みを用いて、6つのパラメータを持つ新しい一般化ワイブル・クマラスワミ・ロマックス分布を導入し、その基本関数を導出し、原モーメントおよびエントロピーの計算を簡略化するための確率密度関数の新しい線形級数展開を提案するものである。
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Intrinsic predictability rather than urban structure governs machine learning forecast skill for electricity demand
本論文は、都市の電力需要に対する機械学習モデルの予測精度は、その都市の構造的特性や地理的位置ではなく、主にその都市の過去の負荷パターン（具体的には季節変動と温度感受性）に備わる予測可能性によって決定されると論じている。
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Calibration Algorithms for Multiscale Geographically and Temporally Weighted Regression: Parameter Recovery, Uncertainty Calibration, and Computational Scaling
本研究は、Top-Down Scale (TDS) アルゴリズムを、マルチスケール地理的・時間的加重回帰のための計算効率が高く統計的に堅牢なベンチマークとして確立し、パラメータの回収および不確実性の較正における既存手法に対する優位性を実証するとともに、34,938件の国勢調査観測値を用いた縦断的分析を通じて、サンパウロにおける明確なマルチスケールの都市ドライバーを明らかにするものである。
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Hybrid Statistical Modeling and Machine Learning Ensemblers for Interpretable HIV Viral Load Prediction Among Clients on Antiretroviral Therapy
本研究は、ウガンダにおける570万件のウイルス量記録を用いて、ARTクライアントの次回来院時のウイルス量を正確に予測するスタッキングベースのアンサンブル機械学習モデルを開発・検証し、R² = 0.85という優れた性能を達成するとともに、モデルの解釈性にLIMEを活用している。
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Separating local scale dependence from regional mixing in urban block-size distributions
本論文は、都市の街区サイズ分布における地域的な混合によって引き起こされる人工的な傾向と、真の局所的なスケール依存性を区別するためのモデルに依存しないワークフローを導入するものであり、東京に関する包括的な分析を通じて、地域の異質性が分布の裾野を平坦化させる一方で、小規模な街区は組成効果のみでは説明できない顕著な局所的急峻化を示すことを実証している。
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Statistical inference for uncertain single-index models with weather application
本論文は、複雑で不正確なデータを効果的に扱うために、カーネル法およびBスプライン法を用いたセミパラメトリック最小二乗推定を用いた2種類の不確実な単一指数モデルを提案し、シミュレーション研究および実用的な気象への応用を通じてその妥当性を検証するものである。
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Practitioner Allegiance Risk Scale (PARS-6): Development of a Theory-Informed Instrument for Screening Investigator Allegiance-Related Risk Across Intervention Research
本論文は、介入研究のシステマティックレビューにおけるデータ抽出過程において、研究者の忠誠心（アリージャンス）に関連する特性を体系的にスクリーニングし記録するために設計された、新たな6項目からなる尺度である「実務家忠誠心リスク尺度（PARS-6）」の理論的開発と構造を提示するものであり、それがバイアスの決定的な測定尺度ではなく、記述的なリスク指標として機能することを明示している。
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Comparative and Forecast Analysis of Research Productivity among Philippine State Universities: A SciVal-Based Bibliometric Assessment (2015–2025)
本研究は、SciValのビブリオメトリック・データと予測モデルを活用することで、フィリピンの州立大学が2015年から2025年にかけて論文発表数を大幅に増加させている一方で、一律のインセンティブではなく標的を絞った能力構築への投資が行われない限り、第III地域を中心とした研究成果およびインパクトにおける実質的かつ持続的な地域格差が2030年まで継続することを明らかにしている。