441 편의 논문
본 논문은 두 개의 독립적인 약한 의존성을 가진 시계열의 평균을 비교하기 위해 분산 보정된 조정 블록 단위 경험적 가능도 방법을 개발하였으며, 특히 통계량이 비-윌크스 가우시안 참조 법칙을 따르는 점진적으로 길어지는 고정된 수의 블록을 사용할 때, 이 방법이 분산 불일치와 볼록 껍질 제한을 효과적으로 교정하여 명목 피복률을 회복시킨다는 것을 입증한다.
이 논문은 임의적인 지진원 구역 경계를 제거함으로써 현재의 인도네시아 설계 기준보다 유의미하게 높은 설계 가속도를 산출하는 것을 입증하며, 텍토닉 공변량과 ETAS 여진 모델을 결합한 로그-가우스 콕스 과정을 통해 수마트라를 위한 구역 미지정 확률론적 지진 위험도 평가 프레임워크를 제안한다.
이 논문은 젠슨-샤논 기하학(Jensen-Shannon geometry)을 활용하여 정확한 p-값 계산, 유한 표본에서의 제1종 오류 제어, 그리고 홀름 교정(Holm correction)을 적용한 표준 독립 검정 대비 희소 영역에서의 우수한 검정력을 달성하는 다중 귀무가설 다항 검정을 위한 통합 결정 규칙인 MN2를 소개한다.
이 논문은 현재의 분할표에 대한 통계 소프트웨어 기본 설정들이 희소하거나 이질적인 데이터에서 부적절한 보정으로 인해 근본적으로 결함이 있다고 주장하며, 재표본 추출 방법을 요구하지 않으면서도 우수한 크기 제어와 검정력을 제공하는 T_root라는 새로운 단일 폐쇄형 통계량으로 이를 대체할 것을 제안한다.
이 논문은 불필요한 지반 운동 잔차 샘플링을 제거하여 더 안정적이고 효율적인 위해도 추정치를 생성하는 동시에, 해당 방법을 고전적 공식과 통합하고 적응형 중요도 샘플링으로 확장함으로써, 이벤트 기반 몬테카를로 확률론적 지진 위해도 분석을 위한 라오-블랙웰화 기반의 분산 감소 프레임워크를 소개한다.
이 시뮬레이션 연구는 표본 크기가 최소 100 이상이고 주변 위치 신호가 명확할 때 상대적 믿음 비율(RBR) 필터가 정보가 있는 이진 특징을 복구하고 선택 안정성을 유지하는 데 있어 일반적으로 다른 특징 선택 방법들보다 우수한 성능을 보이지만, 정보 이득(Information Gain)이나 Boruta와 같은 방법들이 더 효과적인 헤비 테일(heavy-tailed) 또는 이봉 분포(bimodal distributions) 하에서는 그 성능이 저하된다는 것을 입증한다.
이 논문은 엄격한 매끄러움, 크기, 그리고 분기 여백 기준을 강제함으로써 회전 잔차(winding residues)를 인증하는 선택적 추정치를 희소한 원형 방향 데이터에 대해 도입하며, 이를 통해 샘플링 정확도보다 산술적 일관성의 검증을 우선시하고 이러한 조건이 충족되지 않을 때 빈번하게 결과 보고를 자제한다.
이 논문은 서로 다른 제도적 체제 간에 결합된 종단적 데이터셋의 행정적 유효성과 호환성을 보장하기 위해 수준 변화(level shifts)와 형태 변화(shape changes)를 구분하는 그래프 기반 감사 프로토콜을 제안하며, 2000년부터 2019년까지 튀니지의 경제적 전환 분석을 통해 그 효능을 입증한다.
이 논문은 국가별 IQ와 조화된 학습 지표를 비교하는 민감도 감사를 수행하여 높은 상관관계와 유사한 순위 분포를 발견하였으나, 통계적 유사성에도 불구하고 두 데이터 세트가 상호 대체 가능하거나 인과적으로 동등하지는 않다고 결론짓는다.
본 논문은 델파이 방법론에 대한 수학적으로 엄밀한 연산자 이론적 프레임워크를 구축하여 인식론적 타당성이 합의 과정의 특정 구조적 속성에 의존함을 증명하며, 계산 실험을 통해 전통적인 합의 지표들이 표면적인 합의가 정당한 이견의 파괴적 상실 및 오류 증가와 공존하는 '모델 붕괴' 현상을 흔히 은폐한다는 점을 입증한다.