ForwardFlow: Simulation only statistical inference using deep learning
この論文は、シミュレーションされたデータからパラメータを直接推定する単一の要約ネットワークを用いた頻度論的アプローチ「ForwardFlow」を提案し、有限サンプルでの正確性、汚染データへの頑健性、および複雑なアルゴリズム（例：EM アルゴリズム）の自動近似という利点を示しています。
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254 件の論文
Bayesian Optimization with Gaussian Processes to Accelerate Stationary Point Searches
この論文は、ガウス過程回帰と能動学習を用いた統一的なベイズ最適化ループを提案し、ポテンシャルエネルギー面上の極小点・単一鞍点・両端鞍点探索を加速するとともに、高次元システムへのスケーラビリティ向上と実用的な Rust 実装を示すものである。
A Model-Based Restricted Shapley Value to Measure the Players' Contribution to Shot Actions in Football
この論文は、サッカーのシュート動作における選手の貢献度を評価するため、パスネットワークに基づく「期待ゴールアクション（xGA）」と、戦術的に許容される協力関係のみを考慮した「制限付きシャープリー値（PRS）」を組み合わせた新たな分析枠組みを提案し、セリエA 2022/23シーズンのデータを用いてその有効性を検証したものである。
Don't Disregard the Data for Lack of a Likelihood: Bayesian Synthetic Likelihood for Enhanced Multilevel Network Meta-Regression
本論文は、個体データに欠測がある場合でもサブグループ要約統計量を活用できるよう、ハミルトニアンモンテカルロ法とベイズ的合成尤度を組み合わせて多レベルネットワークメタ回帰を拡張し、プラーク乾癬の試験データを用いてその有効性を示したものである。
On positive definite thresholding of correlation matrices
この論文は、相関行列の正定値性を維持しつつ閾値処理を行うための正定値関数の構成法を提案し、その存在性や忠実度基準を確立するとともに、正定値性を保つソフト閾値処理が本質的に特徴空間の幾何学的崩壊を招き、復元可能な信号を制限することを証明しています。
A Bayesian Approach for the Variance of Fine Stratification
本論文は、隣接層の併合による推定で生じるバイアスや誤差の問題を解決するため、階層ベイズ推定量を提案し、シミュレーションおよび実データ分析を通じて、既存のノンパラメトリックベイズ推定量やカーネル推定量と比較して、より小さな頻度論的バイアスと平均二乗誤差を持つことを実証しています。
Bayesian nonparametric modeling of heterogeneous populations of networks
この論文は、複数のネットワークデータから類似した接続パターンを持つクラスタを特定するための、中心化されたエルドシュ・レニィカーネルのロケーション・スケール・ディリクレ過程混合モデルを提案し、その理論的性質、効率的な推論手法、大規模データへの拡張性、および脳ネットワークデータへの適用性を検証したものである。
Fast QR updating methods for statistical applications
この論文は、統計的応用において設計行列が頻繁に変化する状況に対応するため、Q 行列の再計算を不要とし R 行列のみを効率的に更新する高速アルゴリズムを提案し、大規模な回帰分析やモデル選択における計算コストの大幅な削減を実現することを示しています。
Covariate balancing estimation and model selection for difference-in-differences approach
この論文は、プロペンシティー・スコア推定に共変量バランスを統合して二重頑健性を実現する推定量と、SDID 推定における損失関数に基づく新しいモデル選択基準を提案し、数値実験および実データ分析を通じてその有効性を示しています。
Designing clinical trials for the comparison of single and multiple quantiles with right-censored data
この論文は、右打ち切りデータにおける生存時間の単一または複数の分位数を比較するための臨床試験の設計と分析を可能にする新たな検定統計量と検出力式を提案し、実データへの適用性を高めるためにカーネル密度推定に代わるリサンプリング法による分散推定を導入し、比例ハザード仮定が成り立たない実際の第 III 相臨床試験データを用いてその有効性を示しています。
An Integrated Time-Varying Ornstein-Uhlenbeck Process for Jointly Modeling Individual and Population-Level Movement of Golden Eagles
この論文は、個体の移動データと種分布データを統合的にモデル化するための新しい時変オーステン＝ウーレンベック過程を提案し、キタアメリカワシの年間移動パターンを解析することで、風力発電所によるリスク評価や個体の起源予測の精度向上を実現したことを示しています。
Estimation and exclusion restrictions in clustered linear models
この論文は、クラスター化されたデータ、高次元の制御変数、そして複雑な除外制約を扱う線形回帰モデルに対し、単純な「留め置き（leave-out）」解釈を持ち計算的に実行可能な新しい IV 推定量を提案し、その漸近理論と頑健な推論手法を構築するとともに、ケニアの農村における財政介入の事例分析を通じてその有効性を示すものである。
Surface decomposition method for sensitivity analysis of first-passage dynamic reliability of linear systems
この論文は、ガウス確率過程を受ける線形システムの初回通過動態信頼性の感度解析を行うため、限界状態超曲面における面積分として感度を分解し、重要度サンプリングと関数評価の再利用により高効率な手法を提案するものである。
Diagnostics for Semiparametric Accelerated Failure Time Models with R Package afttest
この論文は、半パラメトリック加速故障時間モデルの診断を可能にする新しい R パッケージ「afttest」を紹介し、従来の乗数ブートストラップ法に加え、反復最適化を不要とする効率的な線形近似リサンプリング手法を実装することで、計算コストを大幅に削減しつつ漸近的妥当性を維持するアプローチを提案しています。
Comparing Variable Selection and Model Averaging Methods for Logistic Regression
この論文は、28 種類の手法をシミュレーションと実データで比較した結果、分離がない場合は g-事前分布に基づくベイズモデル平均化（特に g = max(n, p^2)）が、分離が生じる場合は LASSO などの正則化尤度法がそれぞれ最も優れた性能を示すことを明らかにし、ロジスティック回帰におけるモデル不確実性への対処法に関する実践的な指針を提供しています。
Improved inference for nonparametric regression and regression-discontinuity designs
この論文は、ロバストバイアス補正法とブートストラップ前転化の間の新たな関連性を確立することで、漸近的なカバレッジを損なうことなく、カーブ推定や回帰不連続デザインにおける信頼区間を従来のものより17%短縮する改良された非パラメトリック推論手法を開発したことを示しています。
Two-stage Adaptive Design Cluster Randomised Trials
この論文は、クラスター無作為化試験の費用対効果と不確実性に対処するため、中間解析における適応的再設計（サンプルサイズ再見積もり、早期停止、介入の実施パターンの変更など）を可能にする二段階適応デザイン手法を提案し、パレート最適性の概念を用いて多様な設計目標のバランスを最適化する方法を論じています。
Change Point Detection for Cell Populations Measured via Flow Cytometry
この論文は、フローサイトメトリーで得られた植物プランクトンの単細胞データを対象に、低次元表現の事前平均のシフトをグループ化フュージョン LASSO 正則化を用いて検出する潜在空間ガウス混合エキスパートモデルを提案し、海洋省の遷移帯に対応する重要な変化点を同定したことを述べています。
Preoperative Decline and Postoperative Recovery of Wearable-Derived Physical Activity Over a Four-Year Perioperative Period in Total Knee and Hip Arthroplasty: Evidence from the All of Us Research Program
All of Us リサーチプログラムとウェアラブルデバイスデータを組み合わせた本研究は、人工膝・股関節置換術における術前の活動量低下と術後の回復軌道（術後 2 年間の詳細な推移）を客観的に解明し、術前の機能予備能が術後の回復に重要であることを示しました。
Robust Estimation of Location in Matrix Manifolds Using the Projected Frobenius Median
本論文は、投影フロベニウス中央値を用いて、多様体上のロバストな位置推定を提案し、その計算効率、一意性、ロバスト性、漸近正規性を実証するとともに、地震モーメントテンソルデータへの適用を示しています。