📊 統計学
Power-Optimal Covariate Adjustment for Switchback Experiments
本論文は、単に全体の予測精度を標的とするのではなく、ランダム化単位間および単位内におけるノイズの予測を具体的にバランスさせることで統計的検出力を向上させる、不均一なクラスターサイズを持つスイッチバック実験のための電力最適化CUPAC手法を提案する。
📊 Category
stat
441 件の論文
📊 統計学
Psychometric evaluation of a disaster preparedness perception instrument among paramedic students in Saudi Arabia: A Factor Analytic Study
本研究は、152名のサウジアラビアの救急救命士学生を対象に災害準備評価ツール（DPET）の心理計量的評価を行い、救急医療サービス集団における災害への備えをより適切に評価するために、元の36項目の尺度を、高い内的整合性を備えた堅牢な4因子24項目構造へと精緻化した。
📊 統計学
Decomposing Uncertainty in Spatial Accessibility Estimates of Urban Park Using Uncertainty Analysis and Global Sensitivity Analysis (UA-GSA)
本研究は、需要、供給、および移動抵抗の不確実性がソウルにおける2SFCAに基づく都市公園アクセシビリティの推定値にどのように影響するかを評価するための不確実性およびグローバル感度解析（UA-GSA）フレームワークを提案しており、空間パターンは一貫して維持される一方で、不確実性の主要な要因は空間および時間によって大きく異なることを明らかにしている。
📊 統計学
Scalable Statistical Computation for Large-Scale Data: Distributed, Subsampling, and Minibatch Approaches
本研究は、大規模な統計解析における分散コンピューティング、サブサンプリング、およびミニバッチ最適化を定量的に評価しており、分散手法は高いコストを伴いながら検出力を向上させる一方で、サブサンプリングはリソースを節約できるもののスケーラビリティに限界があり、ミニバッチ最適化が速度、リソース効率、および精度の面で最も優れた総合的なバランスを提供することを見出している。
📊 統計学
Cosmology-Inspired Reliability Gates for Graph Laplacian Spectral Diagnostics
本論文は、グラフ・ラプラシアンにおけるスペクトラル・クラスタリングの精度を証明するために、決定論的な摂動境界とマルチレベルの受理ゲートを採用した宇宙論に着想を得た信頼性フレームワークを紹介し、方向性証明と振幅一様ゲートが、離散ノイズ下での固有ベクトル安定性の検証においてスカラー残差よりも優れていることを実証する。
📊 統計学
Semi-Berry Approximation for Scale-Homogeneous Sums of Random Variables: Lyapunov-Guided Partitioning Between Gaussian Aggregation and Targeted Simulation
本論文は、リャプノフ比に基づき、スケール同次な確率変数をガウス集約グループとシミュレーション対象グループに分割するセミ・ベリー近似を提案しており、これにより、標準的な正規近似やフルモンテカルロシミュレーションと比較して、テール分位点誤差と計算コストを大幅に削減する。
📊 統計学
A Robust Bootstrap Test for Bidirectional Granger Causality via Unexplained Mutual Information
本論文は、有限標本における妥当性、因果方向の区別、および外れ値への敏感さという課題に対処するために、未説明相互情報量、交差・和集合手続き、およびHuberのM推定器を利用した、ガウス型VARモデルにおける双方向グレンジャー因果性のためのロバストなブートストラップ検定を提案するものである。
📊 統計学
A Mathematical Framework for Topological Causal Data Analysis
本論文は、安定した位相学的要約と因果推論を統合することで、画像やネットワークのような構造化されたアウトカムを分析する枠組みである、位相的因果データ解析（Topological Causal Data Analysis: TCDA）を導入し、個体レベルおよび分布レベルの両方における因果効果の識別、推定、および一貫性の結果を提供するとともに、因果探索における位相学の限界を明らかにするものである。
📊 統計学
Communication-efficient distributed hazard difference estimation for heterogeneous multi-site survival data
本論文は、患者レベルのデータを共有することなく、生存解析におけるハザード差のマルチサイト推定を可能にする、通信効率の高い非反復型の連合学習アルゴリズムであるDiSAHを紹介しており、中央集約型モデルに匹敵する精度を実現しつつ、従来のメタ解析やローカルな手法を凌駕している。
📊 統計学
Rule-Aware Bayesian Reconstruction and Local Auditing of Hidden Crowd Preferences
本論文は、動的な逆選好問題を通じて潜在的効用をモデル化することにより、ハイブリッドな専門家・群衆システムにおける隠れた群衆の選好を再構成し、33シーズンにわたるテレビ競技データの監査において集約のトレードオフの検証および反事実的な意思決定プロトコルの評価を可能にする、ルール認識型のベイズフレームワークを提案する。