441 件の論文
本論文は、生産システムの出力としてのエンジニアリングデータの均質性を評価するために、区間シフト密度推定（ISDE）を用いた分布ベースのフレームワークを提案し、この仮定に基づかないアプローチが、データ量が増加するにつれて従来の統計的推論手法よりも安定し信頼性の高い結果をもたらすことを実証するものである。
本論文は、探索的な時空間分析における3つの一般的な推論の罠、具体的には、局所統計の誤解、ホットスポット分析における時間的傾向と空間的クラスター化の混同、およびクラス位置効果の空間的伝播への誤帰属を特定し、その診断を行うものであり、トルコの人口高齢化データを通じて、観察された空間パターンが隣接関係による拡散ではなく、共通の地域的強制力に起因するものであることを実証している。
適応されたUTAUT2モデルを用いたエジプトの学部4年生72人を対象とした研究によれば、使いやすさとサポートが統計学およびデータサイエンス教育における生成AIの採用を強く推進する一方で、責任ある学問的応用には、単なる行動意図を超えた検証や統計的判断といった追加的な批判的スキルが必要とされることが明らかになった。
本論文は、ゼロ膨張INARカウント時系列モデルに関する初の包括的な系統的文献レビューおよびビブリオメトリック分析を提示するものであり、手法の開発、推定技術、および応用を統合すると同時に、将来の研究の方向性を導くための過分散や計算負荷といった持続的な課題を特定するものである。
本論文は、T-X{Y}フレームワークを適用して、ベースラインとなる中央値に基づく単位レイリー分布（Median Based Unit Rayleigh distribution）とワイブル生成関数を様々なリンク関数を通じて結合することにより、Weibull-MBUR {Y}族の一般化単位分布を導入し、その統計的性質を導出し、実際のCOVID-19回復データを用いてパラメータ相関を分析することで、そのような相関がデータ、分布、あるいはそれらの相互作用によって引き起こされているのかを決定するものである。
本論文は、解析的に扱いやすい遷移密度を必要とせずにベイズ推論を可能にすることで既存手法の限界を克服するために、一様化（uniformization）と時間条件付き因子化ニューラル尤度推定を組み合わせた、切り替え確率微分方程式のための広範に適用可能な近似マルコフ連鎖モンテカルロサンプラーを提案するものである。
ラテンアメリカにおけるPISA 2025のデータの研究は、回答の遅延（late questionnaire nonresponse）が、持続的な迅速回答（sustained rapid responding）に先行して頻繁に発生していることを明らかにしており、この移行は学校レベルの社会経済的要因やピア・タイミングに関連しており、それが選択的観測可能性をもたらすことで地域的な調査計画の推定値にわずかなバイアスを与えるものの、回答の質と欠損を区別するための回答タイミングデータの価値を浮き彫りにしている。
大規模なデータセットに対してダブル機械学習を用いた本研究は、提出前のオンライン・エンゲージメントが学業成績を予測する一方で、その生の関連性のほぼ半分は既習到達度などの交絡因子に起因することを示しており、学習アナリティクスにおいて予測信号と因果効果を区別することの極めて高い重要性を浮き彫りにしている。
本研究は、CGSS第2フェーズのデータを用い、調査年調整済みロジスティック回帰モデル内でのベイズ的BRPNおよびFBRPN変数スクリーニングを活用することで、幸福感に有意な影響を与えるライフスタイル、社会的態度、および社会人口統計学的要因の包括的な階層を特定するとともに、ベイズ論と頻度論の論争を通じた手法選択の文脈化を行うものである。
本研究は、GPSベースのスマートフォン調査データと従来の家庭訪問型交通量調査を統合し、想起バイアスおよび代理報告バイアスを確率的に補正することで、交通計画のためのトリップ数、距離、および属性の精度を向上させるベイズ的コア・サテライト・フレームワークを提案するものである。