257 件の論文
本論文は、量子化された連続データのデンプスター・シェーファー証拠融合において、ビン分割フレームの幾何学的構造が衝突尺度と証拠の位置を人工的に混同させていることを示し、このバイアスを補正するための過剰衝突統計量を提案するとともに、標準的な結合規則がソフトウェア脆弱性の悪用予測において、効力の差が無視できるほど僅かなベイズ積へとしばしば帰着することを明らかにしている。
本論文は、複雑な分子学的検査におけるバージョン依存の変動性に対処するために、最小限の報告要件を定義し、分析レイヤーを区別し、検査結果のトレーサビリティと比較可能性を確保するための反証可能な命題を確立することにより、ISO 33406を拡張する仕様に基づいたフレームワークを提案するものである。
本論文は、完全にデータ駆動型の手法によって複数のカテゴリ間に解釈可能な潜在的グループ構造を発見するための効率的な期待値最大化アルゴリズムを備えた、新しいグループ化ガウス混合モデル（GGM）を提案し、シミュレーションおよび電子商取引アプリケーションの両方において既存の手法を上回る性能を実証する。
本研究は、マルチセンターの電子健康記録における病院構造に起因する欠測が、従来の欠測データ処理ワークフローにおいて死亡率との関連性の推定値を著しく偏らせ、信頼区間の被覆率を損なうことを実証しており、クラスターレベルの診断、手法別の性能比較、および明示的な非ランダム欠測（MNAR）に対する感度分析の極めて高い必要性を強調している。
本論文は、ナイジェリアの兄弟生存歴における可視性バイアスとサンプリング変動を補正するために、ネットワーク調整経験ベイズ枠組みを導入しており、それによって、成人死亡率が2018年から2024年の間に低下したこと、および従来の形式や国際的な参照系列による推定値よりも大幅に低いことが明らかになった。
本論文は、再適合を行うことなく、多様な未知の測定尺度や集団にわたって個人の特性を推論することに成功した、シミュレーション学習による心理計量モデルであるMETERを紹介するものであり、実世界のデータにおいて専門家の推定値と高い相関を示す一方で、特定の構造的複雑性の処理や絶対的な妥当性の確立における限界も示している。
本論文は、2つの独立した弱従属時系列の平均を比較するための分散校正調整済みブロック単位経験的尤度法を開発し、統計量が非ウィルクスのガウス型参照法則に従う、固定された数のますます長いブロックを使用する場合において、それが分散の不一致と凸包の制約を効果的に補正し、公称被覆率を回復させることを実証している。
本論文は、テクトニクス共変量とETAS余震モデルを対数ガウス・コックス過程と統合した、スマトラのためのゾーンフリーな確率論的地震ハザード評価フレームワークを提案しており、この手法が任意の震源帯境界を排除することで、現在のインドネシアの設計基準よりも有意に高い設計加速度をもたらすことを示している。
本論文は、イェンセン・シャノン幾何学を活用することで、正確なp値の計算、有限標本における第一種の過誤の制御、および標準的なホルム補正を用いた独立検定と比較した疎な領域における優れた検出力を実現する、多重帰無仮説多項検定のための統一的な決定規則であるMN2を導入するものである。
本論文は、現在の分割表における統計ソフトウェアのデフォルト設定は、疎なデータや不均一なデータにおける校正の不備により根本的に欠陥があることを主張し、再サンプリング手法を必要とせずに優れたサイズ制御と検出力を提供する、T_rootと呼ばれる新しい単一の閉形式の統計量への置き換えを提案するものである。