Insights into the Relationship Between D- and A-optimal Designs
この論文は、A 最適設計が逆 D 最適性のスケーリング項と固有値の分散に依存する無次元の球面度因子に分解されることを示し、D 最適性が同値でも係数分散や予測分散が異なる理由を解明するとともに、D 最適設計の選別や Kiefer のクラスへの統一的な視点を提供するものである。
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252 件の論文
Universal Shuffle Asymptotics, Part II: Non-Gaussian Limits for Shuffle Privacy -- Poisson, Skellam, and Compound-Poisson Regimes
この論文は、局所プライバシーパラメータが濃縮する臨界領域において、シャッフルモデルの漸近分布がガウス分布からポアソン分布、スキラム分布、複合ポアソン分布へと遷移し、非ガウス限界実験を特徴づけることを示しています。
Trajectory-informed graph-based clustering for longitudinal cancer subtyping
この論文は、時間変化する画像特徴や臨床状態の遷移を含む多モーダルデータを患者類似性グラフに統合する新しい手法を提案し、がんの生物学的異質性と時間的進化を捉えた臨床的に有用なサブタイプ同定を実現することを示しています。
Unbalanced Optimal Transport Dictionary Learning for Unsupervised Hyperspectral Image Clustering
この論文は、ハイパースペクトル画像の教師なしクラスタリングにおいて、従来の方法が抱えるデータバランス調整によるクラス境界の曖昧化やノイズへの非頑健性といった課題を解決するため、不均衡 Wasserstein 重心を用いて低次元表現を学習する新たな辞書学習手法を提案するものである。
Pseudo Empirical Best Prediction of Multiple Characteristics in Small Areas
この論文は、複雑な標抜設計下で複数の従属する目的変数の小地域平均を推定するために、標抜重みを考慮した多変量擬似経験的最良線形不偏予測子（MNER モデルに基づく）とその誤差分散のブートストラップ推定法を提案し、シミュレーションおよび住宅データへの適用を通じてその有効性を検証するものである。
Novel g-computation algorithms for time-varying actions with recurrent and semi-competing events
この論文は、半競合事象（死亡など）と時間依存交絡を同時に扱うための新しい g-計算アルゴリズムを提案し、シミュレーションおよび実データ分析を通じてその有効性を示したものである。
Stability and Robustness via Regularization: Bandit Inference via Regularized Stochastic Mirror Descent
この論文は、正則化された確率的ミラー降下法に基づくバンドットアルゴリズムの安定性を体系的に理論化し、適応的サンプリング下での統計的推論の妥当性と学習効率の両立、さらなる汚染耐性の確立を可能にする新たな枠組みを提示しています。
A General Theory of Outcome Weighted Learning for Individualized Treatment Rules
この論文は、マテール核やガウス核を用いた一般化された損失関数クラスに対して、個人別治療方針の学習における過剰リスクの収束性を理論的に確立し、反復重み付け最適化アルゴリズムを提案することで、既存のアウトカム重み付け学習の枠組みを拡張するものです。
Bayesian Synchronization of Proxy Paleorecords with Reference Chronologies
この論文は、複数の代理気候記録を統一的な時間軸に整合させるために、従来の最適化手法に代わるベイズ推論に基づく「BSync」という新しい枠組みを提案し、単一の整合解だけでなく、堆積速度の物理的制約を反映した確率的な不確実性を定量化できることを示しています。
A Diffusion Analysis of Policy Gradient for Stochastic Bandits
本論文は、確率的バンディット問題における方策勾配法の連続時間拡散近似を解析し、学習率の条件に応じて対数後悔と線形後悔が分岐することを示しています。
Bayesian Hierarchical Models and the Maximum Entropy Principle
この論文は、ハイパーパラメータに条件付けた事前分布が最大エントロピー分布（canonical distribution）である場合、ハイパーパラメータを積分して得られるパラメータの周辺事前分布も、未知量の関数の周辺分布に関する異なる制約のもとで最大エントロピー性を満たすことを示し、階層モデルを割り当てる際に仮定されている情報の本質を明らかにするものである。
MultiwayPAM: Multiway Partitioning Around Medoids for LLM-as-a-Judge Score Analysis
LLM による評価スコアにおける計算コストとバイアスの課題を解決し、評価スコアテンソルの構造を解明するため、質問・回答者・評価者の各モードに対してクラスタ所属と代表点（メドイド）を同時に推定する新しいテンソルクラスタリング手法「MultiwayPAM」を提案し、その有効性を実データで実証した。
Methods for Identifying Minimal Sufficient Statistics
この論文は、最小十分統計量を特定する従来の基準が一般には成立しないことを反例で示し、版に依存しない頑健な基準を提案して解析的ボレル空間への拡張を可能にするとともに、Pfanzagl の別の基準についても追加の仮定が必要であることを反例で明らかにしています。
Optimized combination of independent or simultaneous e-values
本論文は、データに基づいて調整パラメータを最適化しても有効性が保たれる e 値の最適結合クラスを独立および同時 e 変数に対して示し、初等対称多項式に基づく改良された結合検定法を提案するものである。
On The Complexity of Best-Arm Identification in Non-Stationary Linear Bandits
この論文は、非定常線形バンディット問題における固定予算ベストアーム同定（BAI）の複雑性を研究し、従来の次元に比例する複雑度評価の限界を克服するアーム集合依存の下限を導出するとともに、これに基づいて提案された「Adjacent-BAI」アルゴリズムがその下限と一致する誤り確率を達成することを証明し、アーム集合の幾何学的構造に依存した最適複雑性を確立したものである。
Robust Updating of a Risk Prediction Model by Integrating External Ranking Information
この論文は、異なる研究集団間でのリスクスコアの絶対値の不一致を克服し、既存の予後モデルから得られる「リスク順位」の情報を内部研究の新しいリスクモデル構築に統合するための新しい推定手法を提案し、その有効性をシミュレーションおよび前立腺がんのデータを用いて実証したものである。
Surrogate-Assisted Targeted Learning for Delayed Outcomes under Administrative Censoring
行政的打ち切りにより主要なアウトカムが観察されにくい状況下で、代理変数を利用した標的最小損失推定量を提案し、逆確率重み付けの不安定性を回避しつつ、二重頑健性と漸近線形性を保証する手法を開発しました。
Adaptive Active Learning for Regression via Reinforcement Learning
この論文は、強化学習を用いて探索と利用のバランスを動的に調整する「重み付き改良貪欲サンプリング（WiGS）」を提案し、不規則なデータ密度を持つ領域を含む複数のベンチマークデータセットにおいて、既存の改良貪欲サンプリング法よりも高い精度とラベリング効率を実現することを示しています。
Brenier Isotonic Regression
この論文は、最適輸送理論におけるブレンリエのポテンシャルの性質を活用して、多出力回帰における単調性を「循環単調性」として定義し、確率較正や一般化線形モデルにおいて既存手法を上回る性能を示す「ブレンリエ等方回帰」と呼ばれる新しい手法を提案しています。
Dual Space Preconditioning for Gradient Descent in the Overparameterized Regime
この論文は、過剰パラメータ化された線形モデルにおける双空間前処理勾配降下法の収束性を新しいBregmanダイバージェンスを用いて証明し、特に等方的な前処理条件下では勾配降下法と同じ最小ノルム解に収束することを示しています。