441 件の論文
本論文は、制御された摂動下での経路の劣化を評価することによって媒介変数の重要性を定量化する適応的な測定誤差注入フレームワークを提案しており、信号が微弱な場合や相互作用が存在する場合の両方において、線形および非線形システムにおける媒介変数を選択するための堅牢な手法を提供するものである。
本論文は、事前登録された汎がん解析を通じて、予後遺伝子発現研究における数学的結合に関する仮説が、主に構成上の理由によって確認されたことを示しており、これはテスト基準がアウトカムを置換した帰無データに対しても満たされたことによるものであり、誤った交絡の結論を避けるために、解析パイプラインを置換されたアウトカムに対して検証することの極めて高い必要性を強調している。
本研究は、制御されたシミュレーションおよび実証データセットを用いて、ワンパス主成分補完が単純な列平均よりも予測精度を向上させるのは、データが列間の構造および十分な観測密度を有する場合のみであり、独立した列や自然に欠損した臨床アウトカムに対してはバイアスのない回復を提供できないことを実証するものである。
本研究は、相互作用解析における偽陽性の制御と検出感度のバランスを効果的に図るため、SHAPに基づくtop-kスクリーニングとウォルド検定、BH補正、およびブートストラップ法による頑健性検証を組み合わせた、二段階の「スクリーニング・プラス・確認」フレームワークを提案し、その体系的な評価を行うとともに、実世界での適用に向けた具体的な運用ガイドラインおよびエビデンスの格付け基準を確立するものである。
この記事は、ネイマン＝ピアソンの枠組みにおける帰無仮説および対立仮説を認識論的な観点から解釈することは、それらが合理的正当化のための真理主張としてではなく、不確実性下での意思決定を制御するために設計された規範的な方法論的道具として機能していることからカテゴリー錯誤を構成すると論じており、それゆえに認識論と方法論との間の非階層的かつ問題に基づいた区別を必要としている。
本論文は、制御された観測ファイバーと因果的プレフィックス停止を利用して、時間一様の信頼境界とロバストな不確実性定量化を提供し、識別、拒絶、および取得コストを効果的に分離しつつ、観測等価性とモデル誤設定に対処する逐次的MRIのためのフレームワークを提案するものである。
本論文は、フィッシャー誘導型白色化（Fisher-induced whitening）の下では、KAモデルの形状パラメータは表現不変である一方で、スケール指数は普遍的なだけシフトすることを確立しており、この知見は厳密な有限サンプル恒等式および高精度なモンテカルロ・シミュレーションによって確認されている。
本論文は、標準的なリスク推定における不連続性と高い計算コストを克服するために、事前積分によって強化された入れ子状のマルチレベルモンテカルロ法を提案し、高尖度現象を効果的に処理しながら、-1という優れた強収束率とほぼ最適な計算量を達成する。
主要なうつ病障害のシミュレーション試験において、あるディープラーニングのアプローチは、従来の混合効果モデルによる反復測定と比較して、8週目の治療効果を推定する上で優れた正確性と堅牢性を示し、かつ、基礎となるデータシステムに関する事前の仮定をより少なく必要とした。
本論文は、基準値からの絶対偏差に統計的汎関数を適用することによって分散を測定するための一般的な枠組みを構築し、これらの尺度を比較する主要な不等式を確立し、シミュレーションを通じて様々な分布におけるそれらの挙動を例証するものである。