441 편의 논문
이 논문은 도시 블록 크기 분포에서 지역적 혼합으로 인해 발생하는 인위적인 추세와 진정한 국지적 규모 의존성을 구분하기 위한 모델 독립적인 워크플로우를 소개하며, 도쿄에 대한 종합적인 분석을 통해 지역적 이질성이 분포의 꼬리 부분을 평탄하게 만들기는 하지만, 더 작은 블록들은 조성 효과만으로는 설명될 수 없는 유의미한 국지적 가팔라짐을 보인다는 점을 입증한다.
본 논문은 시뮬레이션 연구와 실질적인 기상 응용 사례를 통해 입증된 바와 같이, 복잡하고 부정확한 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 커널 및 B-스플라인 방법을 이용한 준모수적 최소제곱 추정법을 사용한 두 가지 유형의 불확실한 단일 지수 모델을 제안하고 검증한다.
본 논문은 중재 연구에 대한 체계적 문헌고찰의 데이터 추출 과정에서 연구자의 충성도 관련 특성을 체계적으로 선별하고 기록하기 위해 설계된 새로운 6개 항목의 도구인 실무자 충성도 위험 척도(PARS-6)의 이론적 개발 및 구조를 제시하며, 이것이 확정적인 편향 측정치가 아니라 기술적인 위험 지표로서 기능함을 명시적으로 밝힌다.
본 연구는 SciVal 서지 계량 데이터와 예측 모델을 활용하여, 필리핀 국립대학교들의 출판량이 2015년부터 2025년까지 유의미하게 증가했으나, 일률적인 인센티브보다는 표적화된 역량 강화 투자가 이루어지지 않는 한 제3지역이 주도하는 연구 성과 및 영향력의 상당하고 지속적인 지역 간 격차가 2030년까지 계속될 것임을 밝혀낸다.
본 논문은 어떤 참여자에게도 해를 끼치지 않으면서 파레토 개선을 달성하는 허용 가능한 배분 가중치를 식별하기 위한 통계적 프레임워크를 제안하며, RAND 의료 보험 실험의 자원 재배분에 대한 실증적 분석을 통해 그 실용적 유용성을 입증한다.
본 논문은 부호 대칭성과 부호 궤적(sign orbit) 전반에 걸친 재사용 가능한 보정(calibration)을 활용하여 계산 효율적이고 유한 표본 수준에서 제어된 유전자 세트 연관성 검정을 가능하게 하는 가우시안 친족 모델(Gaussian kinship models)용 추정된 백색화(whitening)를 포함한 조건부 부호 무작위화 방법을 제안하며, 이 방법의 전역 귀무 가설 추론 대상이 경쟁적인 농축(enrichment) 또는 인과적 유전자 발견과 명확히 구별됨을 밝힌다.
이 논문은 클러스터링된 우측 검열 시간-사건 데이터에서 공유 감마 취약성 모델을 추정하기 위한 계산 효율적이고 샘플링이 필요 없는 베이지안 대안으로서 라플라시안 P-스플라인(LPS)을 소개하며, 시뮬레이션과 세 가지 생물 의학 데이터셋에 대한 적용을 통해 그 성능을 입증한다.
본 논문은 공정 평균과 산포의 동시 변화를 효과적으로 모니터링하는 동시에 측정 오차의 해로운 영향을 명시적으로 고려하기 위해, Klein의 2-of-2 및 2-of-3 민감화 규칙을 통합한 두 가지 향상된 다변량 일반화 가능도비(MGLR) 관리도를 제안하고 평가한다.
본 논문은 일반적인 준주기적 가우시안 프로세스를 위한 구조 방정식 정식화를 도입하여 생성과 예측을 단순화하는 동시에 계산 복잡도를 에서 로 줄임으로써, 다양한 자연 및 생리적 신호를 분석하기 위한 확장 가능하고 일관된 접근 방식을 제공한다.
본 논문은 코퍼스 적격성 평가와 베이지안 순차적 중단 과정을 분리하는 2단계 프레임워크를 제안하며, 벤치마크 검증에서 나타난 높은 조기 중단율과 낮은 재현율을 근거로, 잘 보정된 모델과 개선된 순위 지정이 학술 문헌 스크리닝에서의 안전한 조기 종료를 보장할 수 없음을 입증한다.