261 편의 논문
본 논문은 객관적인 부문별 조직 부하 지수와 개인 수준의 심리사회적 반응 지수를 결합한 2단계 직무 관련 심리사회적 위험 모니터링 구조를 제안 및 시뮬레이션하며, 몬테카를로 분석을 통해 정교화된 경보 기준이 단순 임계값 설정 방식에 비해 오경보를 최소화하면서도 높은 민감도를 달성할 수 있음을 입증한다.
이 논문은 3-매개변수 Sine Type II Topp-Leone Frechet (STIITLF) 분포를 도입하고, 이의 주요 통계적 특성과 매개변수 추정 방법을 도출하며, 몬테카를로 시뮬레이션과 실제 수명 데이터에 대한 적용을 통해 기존 모델 대비 우수한 유연성과 적합성을 입증한다.
본 연구는 DRG 지불 제도 개편 하에서 폐렴 감염으로 인한 입원 비용 초과를 유발하는 임상적 및 행동적 요인을 정확하게 식별하고 해석하기 위해, ABESS 기반 변수 선택, 로지스틱 회귀, 그리고 일반화 가법 모델을 결합한 포괄적인 분석 프레임워크를 개발한다.
이 논문은 총합 포아송 예측 로그 가능도(aggregate Poisson predictive log-likelihood)가 인구 밀도가 낮은 지역에 유리한 척도 혼란(scale confound)으로 인해 도시 간 범죄 모델 비교를 위한 결함이 있는 지표임을 입증하며, 대신 0이 아닌 사건 가중 가능도(nonzero event-weighted likelihood)와 보정 비율(calibration ratios)을 사용하는 우수한 평가 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 데이비스-하르트 순환 임베딩 알고리즘을 해밀토니안 몬테카를로 방식에 통합함으로써 의 계산 효율성을 달성하고, 편향된 휘틀 근사와 달리 VN30 지수에 대해 러프 변동성 가설을 반박하며 롱 메모리 역학을 지지하는 무편향 사후 추정치를 얻음으로써, 분수 확률 변동성 모델에서의 허스트 지수에 대한 정확하고 미분 가능한 베이지안 추론 방법을 제시한다.
본 논문은 7개의 고차원 양식(modality)을 융합함으로써 소규모 n=4 심우주 유사 데이터셋에서 유의미한 우주 비행 시그니처를 성공적으로 식별해내는 재현 가능한 베이지안 다중 양식 잠재 상태 추론 파이프라인을 제시하며, 이를 통해 통합된 다중 양식 분석이 p >> n 체제에서 개별 바이오마커 탐지보다 우수함을 입증한다.
이 논문은 전체 카운팅(whole counting)과 인용 격차가 국제적 비교를 어떻게 왜곡하는지를 입증함으로써 클라리베이트(Clarivate)의 '가장 많이 인용된 연구자(Highly Cited Researchers)' 목록의 방법론적 한계를 비판하고, 분수 카운팅(fractional counting), 분야별 정규화, 그리고 개선된 저자 식별을 통해 이러한 편향을 해결하기 위한 개혁 프레임워크를 제안한다.
이 논문은 외생 변수를 포함한 함수적 자기회귀 모델(FARX(p))이 고빈도 변동성, 시간적 의존성 및 수요 주도 효과를 효과적으로 포착함으로써 크로아티아 시장의 익일 전력 가격 예측에 있어 전통적인 통계 및 머신러닝 방법론보다 유의미하게 우수한 성능을 보임을 입증한다.
본 연구는 과거 팀 데이터를 활용하여 FIFA 월드컵 진행 과정을 예측하기 위해 페널티가 적용된 로지스틱 회귀와 부트스트랩 안정성 선택을 사용하는 해석 가능한 예측 프레임워크를 제시하며, 시장 가치와 FIFA 랭킹 같은 핵심 예측 변수를 식별하는 동시에 아르헨티나, 프랑스, 스페인, 잉글랜드, 독일, 네덜란드를 2026년 대회의 강력한 우승 후보로 예측한다.
이 논문은 매개변수 추정, 가설 검정, 그리고 신호 분류가 모두 고정된 기저(basis) 내 로그 가능도 전개(log-likelihood expansion)의 포착된 분율이라는 단일 범함수를 통해 평가될 수 있음을 입증함으로써 이 세 가지 과업을 통합하며, 이를 통해 전통적인 직교 기저가 실패하는 분포를 포함한 다양한 분포에 걸쳐 이들의 공유된 효율성, 종료 조건, 그리고 최적성을 밝혀낸다.