Calibrated Bayesian Nonparametric Tolerance Intervals
이 논문은 분포 가정이 불확실하거나 표본 크기가 작은 상황에서도 윌크스 (Wilks) 와 같은 기존 비모수 방법보다 더 짧은 허용 구간을 유지하면서 신뢰할 수 있는 빈도론적 커버리지를 보장하도록 학습률을 보정하는 칼리브레이션된 깁스 사후분포 기반의 새로운 비모수 허용 구간 추정 방법을 제안합니다.
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219 편의 논문
Covariate-adjusted statistical dependence representation through partial copulas: bounds and new insights
이 논문은 공변량에 따른 종속성을 제거한 후 두 변수 간의 관계를 나타내는 부분 코풀라 (partial copula) 가 부분 상관관계의 비선형 유사체임을 증명하고, 조건부 코풀라의 종속성 특성이 부분 코풀라의 형태를 어떻게 제한하는지 규명하며 시뮬레이션을 통해 인과 추론에서의 활용 가능성을 제시합니다.
Causal Survival Analysis in Platform Trials with Non-Concurrent Controls
이 논문은 플랫폼 임상시험에서 비동시 대조군을 포함할 경우 편향이 발생할 수 있음을 지적하며, 동시 대조군만을 대상으로 공변량 보정 이중강건 (DR) 추정량을 사용하는 것이 편향을 피하면서도 정밀도를 높이는 가장 견고한 방법임을 제안합니다.
Don't Disregard the Data for Lack of a Likelihood: Bayesian Synthetic Likelihood for Enhanced Multilevel Network Meta-Regression
이 논문은 개별 환자 데이터의 공변량이 누락된 상황에서도 하위 그룹 요약 통계를 활용할 수 있도록 베이지안 합성 가능도 (BSL) 를 다층 네트워크 메타회귀 분석에 적용하고, 확률적 기울기 추정과 연속 완화 기법을 통해 Stan 의 HMC 프레임워크 내에서 이를 효율적으로 구현하는 방법을 제시합니다.
A Bayesian Approach for the Variance of Fine Stratification
이 논문은 인접 층을 병합하는 정밀 층화 조사에서 기존 방법들의 편향과 오차 문제를 해결하기 위해 계층적 베이지안 분산 추정량을 제안하고, 다양한 시뮬레이션 및 실제 데이터 분석을 통해 제안된 추정량이 기존 비모수 베이지안 및 커널 기반 추정량보다 더 작은 편향과 평균 제곱 오차를 보임을 입증했습니다.
Bayesian nonparametric modeling of heterogeneous populations of networks
이 논문은 다양한 네트워크 데이터의 이질적인 집단을 유사한 연결 패턴에 따라 군집화하기 위해 중심 Erdős–Rényi 커널을 기반으로 한 새로운 베이지안 비모수 모델을 제안하고, 그 이론적 성질을 증명하며 뇌 네트워크 데이터 분석을 통해 그 유효성을 입증합니다.
Theoretical Foundations of Conformal Prediction
이 책은 기계 학습 워크플로우에 통합되어 데이터 생성 분포에 대한 가정 없이 유한 표본 보장을 제공하는 컨포멀 예측 및 관련 추론 기법의 이론적 기반, 증명 전략, 그리고 핵심 결과들을 체계적으로 정리하고 교육적으로 제시합니다.
Fast QR updating methods for statistical applications
이 논문은 통계적 응용 분야에서 데이터 구조의 빈번한 변경에 대응하여 Q 행렬을 재계산하지 않고 R 행렬만 효율적으로 업데이트함으로써 대규모 회귀 분석 및 모델 선택의 계산 비용을 획기적으로 줄이는 새로운 알고리즘을 제안합니다.
Covariate balancing estimation and model selection for difference-in-differences approach
이 논문은 차분차분법 (DID) 기반의 반모수적 추정에서 프로펜시티 점수 모델링에 대한 견고성을 높이기 위해 공변량 균형 추정과 이중 강건성을 갖는 추정량을 제안하고, 기존 정보 기준을 확장한 편향 보정 모델 선택 기준을 도출하여 모수 선택 및 추정 성능을 개선하는 방법을 제시합니다.
Designing clinical trials for the comparison of single and multiple quantiles with right-censored data
이 논문은 Kosorok(1999) 의 검정을 기반으로 우측 중도절단 데이터를 가진 임상 시험에서 단일 또는 다중 분위수를 비교하기 위한 새로운 검정력 공식을 제안하고, 밀도 함수 추정을 위해 커널 방법 대신 리샘플링 기법을 도입하여 비례위험 가정이 성립하지 않는 실제 임상 시험 데이터에 적용 가능한 실용적인 분석 도구를 마련했습니다.
Omnibus goodness-of-fit tests for univariate continuous distributions based on trigonometric moments
이 논문은 확률 적분 변환된 데이터의 삼각 모멘트를 기반으로 하여, 교란 매개변수 존재 하에서도 분포로 수렴하는 새로운 만능 적합도 검정법을 제안하고, 11 가지 연속 분포에 대한 구현 세부 사항과 시뮬레이션 및 실제 데이터 분석을 통해 그 유효성을 입증합니다.
Estimation and exclusion restrictions in clustered linear models
이 논문은 군집화된 데이터, 고차원 통제변수, 복잡한 배제 제한을 가진 선형 회귀 모델에 대해, 내부 도구변수를 활용한 계산 효율적인 IV 추정량과 이를 위한 강건한 추론 절차를 제안하며, 이를 케냐의 농촌 재정 개입 사례를 통해 실증합니다.
Learning Centre Partitions from Summaries
이 논문은 다중 중심 연구에서 중심 간 이질성을 검정하고 '중심 군집 (CoC)' 알고리즘을 통해 동질적인 중심들을 순차적으로 병합하는 새로운 통계적 프레임워크를 제안하며, 특히 부트스트랩 기반의 다중 라운드 절차를 통해 진정한 중심 분할을 높은 확률로 복원할 수 있음을 이론적으로 증명하고 실증 분석을 통해 그 유효성을 입증합니다.
Surface decomposition method for sensitivity analysis of first-passage dynamic reliability of linear systems
이 논문은 가우스 랜덤 하중을 받는 선형 시스템의 최초 통과 동적 신뢰도 민감도 분석을 위해, 구성 요소 한계 상태 초곡면 위의 면적분 합으로 민감도를 분해하고 중요도 샘플링 기법을 적용하여 계산 효율성을 극대화한 새로운 표면 분해 방법을 제안합니다.
Diagnostics for Semiparametric Accelerated Failure Time Models with R Package afttest
이 논문은 반모수적 가속화 고장 시간 (AFT) 모델의 적합도 검정을 위해 마팅갈 잔차 기반의 부트스트랩 방법과 계산 효율성이 뛰어난 새로운 선형 근사 리샘플링 전략을 구현한 R 패키지인 'afttest'를 소개합니다.
Comparing Variable Selection and Model Averaging Methods for Logistic Regression
이 논문은 사전 등록 시뮬레이션 연구를 통해 로지스틱 회귀의 모델 불확실성을 해결하기 위한 28 가지 변수 선택 및 추론 기법을 비교 분석한 결과, 분리가 없는 경우 g-사전 (특히 g=max(n, p^2)) 기반의 베이지안 모델 평균화 (BMA) 가, 분리가 발생하는 경우 LASSO 와 같은 페널티 가능도 접근법이 가장 우수한 성능을 보임을 규명했습니다.
Improved inference for nonparametric regression and regression-discontinuity designs
이 논문은 부트스트랩 프리피보팅과 강건한 편향 보정 (RBC) 방법 간의 새로운 연결을 규명하여, 점근적 커버리지 수준을 유지하면서 기존 구간보다 17% 더 짧은 신뢰구간을 제공하는 개선된 비모수 회귀 및 회귀 불연속성 설계 추론 절차를 제시합니다.
An intuitive rearranging of the Yates covariance decomposition for probabilistic verification of forecasts with the Brier score
이 논문은 브라이어 점수를 분산 불일치, 상관관계 결손, 그리고 전체적 보정이라는 세 가지 비음수 항으로 재구성하여 확률적 예보의 최적 조건을 명확히 제시합니다.
Two-stage Adaptive Design Cluster Randomised Trials
이 논문은 군집 무작위 대조 시험의 불확실한 상관 구조 파라미터를 고려하여 중간 분석 시 표본 크기 재추정, 조기 중단, 그리고 다차원 표본 크기 및 개입 배치 패턴 조정을 가능하게 하는 2 단계 적응형 설계 방법을 제안하고, 파레토 최적성 접근법을 통해 비용과 효율성을 균형 있게 평가하며 E-MOTIVE 시험 재분석 등을 통해 이를 검증합니다.
Change Point Detection for Cell Populations Measured via Flow Cytometry
이 논문은 유세포 분석을 통해 측정된 해양 식물성 플랑크톤 군집의 급격한 환경 변화 지점을 탐지하기 위해, 잠재 공간 가우시안 혼합 전문가 모델과 그룹 퓨즈드 LASSO 패널티를 결합한 새로운 통계적 방법을 제안하고, 이를 실제 해양 데이터에 적용하여 두 해양 관측 구역 간의 전환대를 성공적으로 식별했습니다.