Causal generalized linear models via Pearson risk invariance
この論文は、異なる環境からのデータが単一でも利用可能な場合、ピアソンリスクの不変性と条件付き尤度の最大化という 2 つの性質に基づき、一般化線形モデルにおける因果モデルを一意に同定し、R パッケージ「causalreg」で実装された新しい手法を提案するものである。
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297 件の論文
Metropolis--Hastings with Scalable Subsampling
この論文は、大規模データセットにおけるベイズ推論の計算コストを削減するため、制御変量を用いて詳細釣り合いを満たす新しいメトロポリス・ヘイスティングス法を提案し、その有効性を理論および実証的に示したものである。
A Restricted Latent Class Model with Polytomous Attributes and Respondent-Level Covariates
この論文は、多項回答データと個人レベルの共変量を扱い、多変量プロビットモデルを通じて順序属性間の相関を考慮する制限付き潜在クラスモデルを提案し、うつ病診断データへの適用を通じて単一因子アプローチを超えた潜在的な構造の特定にその有用性を示しています。
Intrinsic Geometry-Based Angular Covariance: A Novel Framework for Nonparametric Changepoint Detection in Meteorological Data
本論文は、内幾何学に基づく角度の二乗と曲がった分散行列を定義することで、トルoidalおよび球面データの平均方向における非パラメトリックな変化点検出を可能にする新たな枠組みを提案し、その統計的性質を理論的に証明するとともに、風向データやサイクロン「ビポルジョイ」の経路データへの適用を通じてその有効性を示しています。
Stable Survival Extrapolation via Transfer Learning
この論文は、登録データや人口統計データからの転移学習を用いたベイズ死亡率モデルと柔軟な多ハザードモデルを組み合わせることで、非比例ハザードや交差する生存曲線にも対応し、安定かつ解釈可能な生存曲線の外挿と平均生存期間の推定を可能にする手法を提案し、乳がん、不整脈、悪性黒色腫の事例でその有効性を検証したものである。
On noncentral Wishart mixtures of noncentral Wisharts and their use for testing random effects in factorial design models
この論文は、非中心ウィシャート分布の混合が非中心ウィシャート分布になることを示し、その性質を用いて多次元正規データにおける分散分析モデルのランダム効果検定統計量の有限標本分布を導出することで、既存の一次元および中心ウィシャートに関する結果を一般化しています。
Multi-Rank Subspace Change-Point Detection for Monitoring Robotic Swarms
ロボット群の監視を動機とした高次元ストリーミングデータにおける低ランク共分散構造変化のリアルタイム検出に向け、信号部分空間への射影エネルギーを追跡する「多ランク部分空間 CUSUM（MRS-C）」法を提案し、その漸近的最適性と実効性を理論的に証明するとともに、シミュレーションおよび実データによりその有効性を示しています。
Shotgun DNA sequencing evidence: sample-specific and unknown genotyping error probabilities
本論文は、低品質な証拠サンプルと高品質な参照サンプルの間で非対称な遺伝子型誤差を考慮し、未知の誤差確率を推定可能にするよう拡張されたショットガン DNA シーケンシング用統計モデル（wgsLR）を提案し、その感度や R パッケージへの実装について報告したものである。
Stabilizing Thompson Sampling with Null Hypothesis Bayesian Response-Adaptive Randomization
この論文は、効果的な治療への患者割り当てを最適化するレスポンス適応型ランダム化手法であるトンプソンサンプリングの変動性を抑制し、統計的推論の信頼性を向上させるため、対立仮説の事前確率を制御して等確率ランダム化とトンプソンサンプリングの中間的な振る舞いを実現する「仮説 Bayesian 応答適応型ランダム化」を提案し、R パッケージ「brar」を通じて実装したことを述べています。
Bayesian Transfer Learning for High-Dimensional Linear Regression via Adaptive Shrinkage
この論文は、高次元線形回帰における負の転移を回避しつつ有益な情報源を自動的に選択・統合するベイズ推論フレームワーク「BLAST」を提案し、シミュレーションおよびがんゲノムデータを用いた実証研究を通じて、その予測精度と不確実性の定量化能力の優位性を示しています。
Modeling extremal dependence in multivariate and spatial problems: a practical perspective
この論文は、環境科学や金融などの分野で多変量および空間的な極値リスクを評価する際に不可欠な統計手法の基礎を解説し、R パッケージ「ExtremalDep」を用いた実用的な分析手順と実世界への応用例を紹介するものである。
Identifying Treatment Effect Heterogeneity with Bayesian Hierarchical Adjustable Random Partition in Adaptive Enrichment Trials
この論文は、臨床試験における治療効果の不均一性を特定し、モデルの不確実性を考慮しながらサブグループ間の情報共有を自動的に調整する新しいベイズ階層型可変ランダム分割（BHARP）モデルを提案し、その有効性をシミュレーションおよび実データを用いて実証したものである。
Comparative e-backtests for general risk measures
この論文は、e 値と e プロセスを用いたノンパラメトリック逐次フレームワークを提案し、依存性やモデル誤指定に頑健な任意の時点で有効な推論を可能にすることで、一般的なリスク測度（VaR や ES など）の相対的バックテストを強化する手法を開発したものである。
Estimating the distance at which narwhal respond to disturbance: a penalized threshold hidden Markov model
この論文は、ノイズ閾値をゼロに収束させることで意味のある行動変化のみを特定する新しいペナルティ化閾値隠れマルコフモデル（THMM）を開発し、その適用によりナガスクジラが船舶から最大 4 キロメートルの距離で回避行動を示すことを明らかにした。
Either a Confidence Interval Covers, or It Doesn't (Or Does It?): A Model-Based View of Ex-Post Coverage Probability
この論文は、ネイマンの信頼区間に対する「被覆するか否かの二値的解釈」のみを正当とする従来の見解に対し、思考実験と数学的定式化を通じて反論し、単一の区間推定に対しても予測確率としての中間的な確率値を認めるべきだと主張しています。
Confidence as Forecast: A Decision-Theoretic Interpretation of Confidence Intervals
この論文は、ベイズ事前分布や主観的信用度に頼らず、厳密なスコアリング則を用いて信頼区間を「被覆確率の予測」として解釈し、観測データ後も最適であり得る定数予測（信頼水準）や条件付き予測の妥当性を示すことで、信頼区間の解釈に関する論争を解決するものである。
Engaging students with statistics through choice of real data context on homework
この論文は、統計学の初学者に対して課題のデータ文脈を選択させることで、成績への直接的な影響は認められなかったものの、学習者の関心、動機付け、自律性、および統計の実社会への価値に対する理解が向上することを示し、教育者に対して実データの使用や学生の関心に応じた文脈の提供を推奨しています。
Proximal Learning for Trials With External Controls: A Case Study in HIV Prevention
この論文は、外部対照データを活用した近接因果推論手法を適用することで、カボテグラビルの能動的対照試験においてプラセボ群の累積 HIV 発生率を推定し、その有効性を評価する新しいアプローチを提案しています。
Variable Selection for Linear Regression Imputation in Surveys
この論文は、調査データにおける項目非回答の処理に用いる線形回帰補完法のための変数選択問題に取り組み、オラクル損失関数に基づく最適モデルの定義、モデル誤指定の影響の分析、およびモデル選択後の信頼区間構築のための完全な方法論的枠組みを提案し、その漸近的妥当性と有限サンプルにおける優れた性能を実証しています。
Least trimmed squares regression with missing values and cellwise outliers
この論文は、ケースワイズおよびセルワイズの両方の外れ値と欠損値に頑健であり、非対称分布への対応や頑健な外挿予測を可能にする新しい最小切り捨て二乗回帰法を提案し、シミュレーションおよび実データを用いてその性能を検証したものである。