On parameter estimation for the truncated skew-normal distribution
이 논문은 절단된 왜도 정규 분포의 매개변수 추정을 위한 그리드 기반 방법 (GRID-MOM) 을 제안하여, 모양 매개변수를 고정하고 위치 및 척도 매개변수를 모멘트법으로 추정함으로써 기존 방법의 수치적 불안정성을 해결하고 안정적인 추정을 가능하게 합니다.
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297 편의 논문
Simultaneously accounting for winner's curse and sample structure in Mendelian randomization: bivariate rerandomized inverse variance weighted estimator
이 논문은 두 표본 멘델 무작위화 연구에서 승자의 저주와 표본 구조를 동시에 고려하여 기존 방법보다 정확한 인과 효과 추정을 가능하게 하는 이변량 재무작위 역분산 가중치 (BRIVW) 추정자를 제안합니다.
Clustering-Based Outcome Models for Clinical Studies: A Scoping Review
이 스코핑 리뷰는 임상 연구에서 공변량 기반 클러스터링과 결과 모델을 결합한 방법론 (정보 기반 및 무관 클러스터 모델) 을 체계적으로 검토하여 고차원 데이터와 이질적 환자 집단에서의 위험 계층화 및 하위 그룹별 치료 효과 추정을 위한 적용 가능성과 가치를 조명합니다.
Optimizing Complex Health Intervention Packages through the Learn-As-you-GO (LAGO) Design
이 논문은 대규모 다성분 공중보건 개입의 실패 위험을 줄이고 비용 효율성을 극대화하기 위해 연구 진행 중 개입 패키지를 반복적으로 최적화하는 새로운 'Learn-As-you-GO(LAGO)' 설계의 방법론을 제시하고, BetterBirth 연구 사례 및 HIV 와 비전염성 질환 관련 실제 적용 사례를 통해 그 유효성을 입증합니다.
Large Wave Direction Data Modeling Using Wrapped Spatial Gaussian Markov Random Fields
이 논문은 대규모 공간 방향성 데이터의 모델링에서 기존 감싸진 가우시안 과정 (WGP) 의 계산적 한계를 극복하기 위해 희소 정밀도 구조를 활용한 감싸진 가우시안 마르코프 무작위 필드 (WGMRF) 모델을 제안하고, 2004 년 인도양 쓰나미 파도 방향 데이터를 통해 그 예측 성능과 확장성을 입증합니다.
Variable selection in linear mixed model meta-regression with suspected interaction effects -- How can tree-based methods help?
이 논문은 선형 혼합 모델 메타 회귀에서 상호작용 효과 탐지를 위해 전통적인 선형 선택 방법과 메타-CART 기반 트리 기반 방법을 비교 분석하여, 선형성이 강한 경우 선형 방법이 우수하지만 비선형 상호작용이 존재하거나 표본 크기가 커질 경우 안정성 선택을 적용한 랜덤 효과 트리 기반 방법이 보다 강력하고 보완적인 도구임을 규명했습니다.
Estimating Residential Displacement in the Central Puget Sound Region using Household Survey Data
이 논문은 3 가지 가구 조사 데이터를 활용하여 베이즈 시공간 모델과 포스트스트라티피케이션 기법을 적용해 센트럴 푸지트 사운드 지역의 하위 군 단위 주거 이주 추정치를 산출하고, 이를 통해 지역별 이주율 차이와 2020-2021 년 cohort 의 일시적 완화 경향을 규명했습니다.
Bayesian Additive Distribution Regression
이 논문은 분포 값 예측자를 사용하여 스칼라 응답을 예측하는 분포 회귀 문제를 해결하기 위해, BART(베이지안 가법 회귀 트리) 사전 분포를 적용한 비모수적 방법인 DistBART 를 제안하고, 이론적 수렴성, 커널 방법과의 연관성, 그리고 대규모 데이터셋을 위한 확률적 근사 기법을 통해 그 유효성과 확장성을 입증합니다.
Risk Prediction in Cancer Imaging Using Enriched Radiomics Features
이 논문은 간 MRI 의 혈류 관류 정보를 반영한 향상 패턴 매핑 (EPM) 을 기존 구조적 방사선학 특징과 통합하여 간암의 진단 및 등급 분류 정확도를 크게 향상시킨 새로운 방사선학 특징 기반 위험 예측 프레임워크를 제안합니다.
Balancing Efficiency and Feasibility: A Sensitivity Analysis of the Augmentation Parameter in the Finite Selection Model
이 논문은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 유한 선택 모델 (FSM) 의 증강 매개변수가 추정량 성능에 미치는 영향을 분석하여, 적절한 증강은 공변량 균형을 개선하지만 과도한 증강은 분산을 증가시킬 수 있음을 보여주고 실용적인 선택 가이드라인을 제시합니다.
Modeling extremal dependence in multivariate and spatial problems: a practical perspective
이 논문은 환경 및 금융 분야에서 다변량 및 공간 극한 사건의 위험을 평가하기 위해 R 패키지 ExtremalDep 를 활용한 실용적인 분석 방법과 실제 적용 사례를 제시합니다.
Identifying Treatment Effect Heterogeneity with Bayesian Hierarchical Adjustable Random Partition in Adaptive Enrichment Trials
이 논문은 임상 시험에서 치료 효과의 이질성을 탐구하고 하위 그룹별 반응을 추정하기 위해 모델 불확실성을 고려하고 자동적으로 정보 공유 강도를 조절하는 베이지안 계층형 조정 가능 무작위 분할 (BHARP) 모델을 제안하고, 시뮬레이션 및 실제 사례를 통해 기존 방법보다 우수한 정확도와 정밀도를 입증합니다.
Comparative e-backtests for general risk measures
이 논문은 e-value 와 e-process 를 활용하여 의존성과 모델 오명시에도 유효한 비모수적 순차 비교 백테스팅 프레임워크를 개발하고, 이를 통해 다양한 위험 측정치에 대해 더 정보력 있는 결론을 도출하는 개선된 3-영역 접근법을 제안합니다.
Estimating the distance at which narwhal respond to disturbance: a penalized threshold hidden Markov model
이 논문은 나르발의 행동 반응을 정량화하기 위해 새로운 페널티화 임계값 은닉 마르코프 모델을 개발하여, 나르발이 선박 소음에 대해 최대 4km 거리에서 반응하며 이동 지속성을 감소시키고 더 깊은 수역으로 이동함을 규명했습니다.
Either a Confidence Interval Covers, or It Doesn't (Or Does It?): A Model-Based View of Ex-Post Coverage Probability
이 논문은 네이만의 전통적인 빈도주의적 해석인 "신뢰구간이 모수를 포함하든 포함하지 않든"이라는 이분법적 관점을 비판하며, 동일한 확률 모델의 다른 조건부 수준으로 해석될 수 있는 설계 단계의 피복 확률과 단일 사례의 조건부 확률 간의 긴장 관계를 지적하고, 신뢰를 예측 확률로 재해석하는 대안적 관점을 제시합니다.
Confidence as Forecast: A Decision-Theoretic Interpretation of Confidence Intervals
이 논문은 신뢰구간의 '신뢰도'를 모수 포함 여부를 예측하는 확률적 예보로 해석하고, 엄격한 점수 규칙을 통해 명목 신뢰수준이 최적의 예측임을 보이며, 조건부 정보를 활용한 개선된 예측 가능성을 제시함으로써 사전분포나 주관적 신념 없이도 신뢰구간의 해석적 난제를 해결합니다.
Engaging students with statistics through choice of real data context on homework
이 연구는 통계 수업에서 학생들에게 데이터 맥락을 선택할 기회를 제공하는 것이 성적 향상에는 직접적인 영향을 미치지 않았으나, 학습 몰입도, 동기 부여, 통계의 실용성 인식 및 자율성 증대에는 긍정적인 효과를 가져왔음을 보여줍니다.
Proximal Learning for Trials With External Controls: A Case Study in HIV Prevention
이 논문은 외부 대조군 데이터를 활용하여 활성 대조군 HIV 예방 임상시험에서 위약 대비 카보테그라비르의 절대 효능을 추정하기 위해, 측정되지 않은 위험 요인과 낮은 사건 발생률 문제를 해결하는 새로운 근사적 인과 추론 방법론을 제안하고 검증합니다.
Variable Selection for Linear Regression Imputation in Surveys
이 논문은 조사 데이터의 결측치 보정을 위한 선형 회귀 모델에서 변수 선택의 중요성을 규명하고, 오라클 손실 함수를 기반으로 한 최적 모델의 성질을 분석하며, 모델 선택 후에도 유효한 신뢰구간을 구성하는 방법론적 프레임워크를 제시합니다.
Least trimmed squares regression with missing values and cellwise outliers
이 논문은 결측값과 셀 단위 이상치뿐만 아니라 사례 단위 이상치에도 강건하며, 비대칭 분포를 허용하고 견고한 예측을 가능하게 하는 새로운 회귀 방법을 제안하고 시뮬레이션 및 실제 데이터를 통해 그 성능을 입증합니다.