📊 statistics
Parameter Estimation for the Vasicek Process with Microstructure Noise
본 논문은 미시구조 노이즈가 존재하는 상황에서 바시첵(Vasicek) 프로세스의 모수를 추정하기 위한 커널 평활법 및 최대우도법을 제안하고 검증하며, 이론적 분석, 수치적 시뮬레이션, 그리고 상하이 증권거래소 데이터를 활용한 실증적 적용을 통해 이 방법들의 강한 일치성과 정확성을 입증한다.
📊 Category
stat
257 편의 논문
📊 statistics
A Selectively Calibrated Residual-Corrected GAM-LightGBM Framework for Multicoverage Probabilistic Load Forecasting under Weather Uncertainty
본 연구는 다양한 기상 불확실성 하에서 여러 유럽 국가의 확률적 부하 예측의 정확도와 일관성을 향상시키기 위해 선택적 공형 보정(selective conformal calibration)과 중첩 절차(nesting procedure)를 결합한 하이브리드 GAM-LightGBM 프레임워크를 제안한다.
📊 statistics
Applying a Cognitive Diagnostic Model to Assess Clinical Reasoning: Q- Matrix Development and Known-Groups Validity Evidence from a Nationwide Medical Examination
본 연구는 DINA 모델을 사용하여 전국 단위의 한국 의사 국가시험에서 임상 추론을 평가하기 위한 7개 속성 Q-행렬을 검증하였으며, 3학년과 4학년 학생 간의 유의미한 숙달도 차이를 통해 강력한 알려진 집단 타당도를 입증하였다.
📊 statistics
Bayesian probabilistic heat-health warnings across all California neighborhoods for equitable resource allocation
이 논문은 응급실 방문과 연관된 가변적인 온도 임계값을 추정함으로써 캘리포니아 전역에 걸쳐 확률적이고 지역별 특화된 폭염 건강 경보를 생성하는 계층적 베이지안 공간 모델링 프레임을 제시하며, 이를 통해 형평성 있는 자원 배분을 가능하게 하고 주 정부의 공식 CalHeatScore 시스템의 기초를 형성한다.
📊 statistics
Precision-weighted updating shows cross-task consistency as a bounded computational marker when precision gain is sufficiently large
본 연구는 CPSP-8 모델의 정밀도 가중치 계수(γ)가 파이프라인에 민감하고 유계인 스칼라로서, 정밀도 이득이 충분히 크지 않는 한 과업 전반에 걸쳐 휴대 가능한 바이오마커로 일반화되는 데 실패하는 반면, 다른 결정 매개변수들은 단지 모드 전환기로서 기능한다는 것을 입증한다.
📊 statistics
Reliable AUC Evaluation for Positive-Unlabeled Classifiers: Calibrated Confidence Intervals under an Unknown Class Prior
본 논문은 관측 가능한 지표로부터 대상 AUC를 정확하게 복원하고 추정된 양성 비율의 불확실성을 전파함으로써, 현재의 성능 평가에 존재하는 편향과 신뢰성 부족 문제를 해결하기 위해, 양의 미지(Positive-Unlabeled) 학습에서 실제 AUC에 대한 교정된 양방향 신뢰 구간을 도출하는 방법을 제안한다.
📊 statistics
Temporal Modeling of Weekly Dengue Cases in Marikina City: A Time-Respecting Comparison of Classical, Machine Learning, and Deep Temporal Models
본 연구는 데이터 누수 방지를 위한 시계열 설계를 사용하여 마리키나 시의 주간 뎅기열 사례를 예측하기 위해 고전적, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 평가하였으며, 내부 검증 단계에서는 단순한 베이스라인 모델들이 우수한 성능을 보였으나 2025년 외부 시간대 홀드아웃 데이터에 대해서는 LSTM 모델이 가장 뛰어난 예측 정확도를 달로한 반면, 전반적으로 유행 수준의 주간 사례를 과소 예측하는 경향이 있음을 밝혔다.
📊 statistics
Participant-Specific Voice-Presenter Interactions in Short Learning Videos: An Uncertainty-Aware Bayesian Analysis of AI-Generated and Human-Produced Components
본 연구는 피험자별 불확실성을 고려한 베이지안 계층 모델을 활용하여 피험자 내 실험을 분석하였으며, 이를 통해 AI 생성 음성이 AI 아바타와 결합될 때 가장 우호적인 몰입도 및 인지 부하 프로필을 나타낸다는 점을 밝히는 동시에 시청각 조합에 대한 반응에서 나타나는 유의미한 개인적 이질성을 강조하였다.
📊 statistics
Does Open Access Matter for Citations? A Topic-Stratified Analysis of Library and Information Science Discipline
문헌정보학 출판물에 대한 이 연구는 오픈 액세스의 인용 이점이 균일하게 나타나는 것이 아니라 주제에 따라 달라지며 주로 보건과학 인접 세부 분야에 의해 주도되는 반면, 학술지 수준의 인용 기준치를 통제할 경우 유의미하게 약화된다는 것을 보여준다.
📊 statistics
Flexible Design Strategies and Position Modeling for Order-of-Addition Screening Experiments
이 논문은 성분 생략을 인코딩하기 위해 위치 0을 활용하는 유연한 선형, 이차 및 2차 성분-위치 스크리닝 모델을 소개하며, 이를 통해 비선형 절대-위치 효과의 효율적인 추정과 각 실험 회차당 성분의 일부만 사용 가능한 첨가 순서 실험을 위한 최적 설계 구축을 가능하게 한다.