stat papers | Gist.Science

Efficient semiparametric estimation of marginal treatment effects with genetic instrumental variables

Dit artikel presenteert een efficiënte semiparametrische methode voor het schatten van marginale behandelingseffecten met genetische instrumenten, waarbij het gebruik van efficiënte invloedsfuncties de onzekerheid in de staarten van de propensiteitsscore vermindert en aantoont dat personen met de grootste neiging tot overmatig alcoholgebruik de grootste negatieve effecten op de bloeddruk ondervinden.

Ashish Patel, Francis J DiTraglia, Stephen BurgessWed, 11 Ma📊 stat

Functional Bias and Tangent-Space Geometry in Variational Inference

Dit artikel introduceert een meetkundig raamwerk dat aantoont dat de voornaamste vertekening in variatie-inferentie wordt veroorzaakt door functionals die orthogonaal staan op de raakruimte van de variatiefamilie, wat de systematische vervorming van kruisblokkafhankelijkheden bij mean-field benaderingen verklaart.

Sean PlummerWed, 11 Ma📊 stat

Shape-constrained density estimation with Wasserstein projection

Dit artikel onderzoekt niet-parametrische dichtheidsschatting met vormbeperkingen via projectie op de $p$ -Wasserstein-afstand, met name voor $p=2$ , en analyseert de structurele eigenschappen en numerieke implementatie van deze schatters voor monotoon dalende en log-concave dichtheden in vergelijking met maximum-likelihoodschatters.

Takeru Matsuda, Ting-Kam Leonard WongWed, 11 Ma📊 stat

Estimation of heterogeneous principal effects under principal ignorability

Dit artikel presenteert een raamwerk voor het schatten en afleiden van heterogene hoofdeffecten onder de aanname van principal ignorability, waarbij verschillende schatters worden ontwikkeld met uiteenlopende robuustheidseigenschappen en geïllustreerd aan de hand van de Camden Coalition-hotspotting-randomeerde trial.

Rui Zhang, Charles R. Doss, Jared D. HulingWed, 11 Ma📊 stat

Uncertainty quantification for critical energy systems during compound extremes via BMW-GAM

Dit artikel presenteert een interpreteerbare methode voor onzekerheidskwantificering van kritieke energiesystemen tijdens samengestelde extreme weersomstandigheden, waarbij gebruik wordt gemaakt van de BMW-GAM-copula-workflow om probabilistische simulaties van temperatuur, windsnelheid en zonne-energie te genereren.

Mitchell L. Krock, W. Neal Mann, Zhi ZhouWed, 11 Ma📊 stat

AgroDesign: A Design-Aware Statistical Inference Framework for Agricultural Experiments in Python

AgroDesign is een Python-framework dat experimentele opzet centraal stelt in de statistische analyse van landbouwkundige proeven, waardoor de vertaling naar geldige lineaire modellen wordt geautomatiseerd en de reproduceerbaarheid en interpretatie van complexe ontwerpen zoals split-plot en multi-omgevingsproeven worden verbeterd.

Aqib GulWed, 11 Ma📊 stat

Distribution-free screening of spatially variable genes in spatial transcriptomics

Deze paper introduceert de MM-test, een distributie-vrije methode die gekoppeld is aan een knockoff-procedure om ruimtelijk variabele genen in zowel 2D- als 3D-spatiale transcriptomics-data te screenen met een betere prestatie en theoretische garanties dan bestaande methoden.

Changhu Wang, Qiyun Huang, Zihao Chen, Jin Liu, Ruibin XiWed, 11 Ma📊 stat

Sampling on Discrete Spaces with Temporal Point Processes

Deze paper introduceert een nieuwe methode voor het bemonsteren van discrete verdelingen met behulp van temporale puntprocessen die, door hun momentum-achtige dynamiek, efficiënter presteren dan bestaande geboorte-sterfteprocessen en Zanella-processen, en die bovendien toepasbaar zijn op biologisch plausibele recurrente neurale netwerken.

Cameron A. Stewart (Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London, London, U.K), Maneesh Sahani (Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London, London, U.K)Wed, 11 Ma📊 stat

Contrastive Bayesian Inference for Unnormalized Models

Deze paper introduceert een volledig Bayesiaans raamwerk voor ongenormaliseerde modellen dat de normaliserende constante als een onbekende parameter behandelt binnen een contrastieve schattingsbenadering, waardoor nauwkeurige schatting en principieel onzekerheidskwantificering mogelijk worden zonder de complexe tuning die score-gebaseerde methoden vereisen.

Naruki Sonobe, Shonosuke Sugasawa, Daichi Mochihashi, Takeru MatsudaWed, 11 Ma📊 stat

Second order asymptotics for the number of times an estimator is more than epsilon from its target value

Dit artikel onderzoekt tweede-orde asymptotiek voor het aantal keren dat een schatter meer dan $\varepsilon$ van zijn doelwaarde afwijkt, en introduceert het concept van 'asymptotische relatieve tekortkoming' om concurrerende schatters met identieke limietverdelingen te onderscheiden, zoals aangetoond door de superioriteit van de variantie-schatting met noemer $n-1/3$ .

Nils Lid Hjort, Grete FenstadWed, 11 Ma📊 stat

Anomaly detection using surprisals

Deze paper introduceert een unificerend raamwerk voor anomaliedetectie dat observaties met een ongewoon lage waarschijnlijkheid identificeert via hun surprisal en de bijbehorende uitzonderlijkheid berekent met behulp van robuuste schatters voor de staart van de surprisalverdeling, zoals een empirische methode en een Generalized Pareto Distribution-schatter.

Rob J Hyndman, David T. FrazierWed, 11 Ma📊 stat

Bayesian Species Distribution Models using Hierarchical Decomposition Priors

Dit artikel introduceert een Bayesiaanse aanpak voor soortenverspreidingsmodellen die gebruikmaakt van hiërarchische decompositiepriors om de variatieverdeling tussen omgevings-, ruimtelijke en temporale processen direct en transparant te sturen, wat leidt tot verbeterde interpretatie zonder in te boeten aan voorspellende prestaties.

Luisa Ferrari, Massimo Ventrucci, Alex LainiWed, 11 Ma📊 stat

Uniform Lorden-type bounds for overshoot moments for standard exponential families: small drift and an exponential correction

Dit artikel levert uniforme Lorden-type momentgrenzen voor de overshoot van een random walk met tekenwisselende incrementen uit een standaard exponentiële familie, waarbij met name het regime met kleine drift wordt onderzocht en een exponentiële correctieterm wordt afgeleid die de klassieke constante in de bovengrens verbetert.

El'mira Yu. Kalimulina, Mark Ya. KelbertWed, 11 Ma📊 stat

Inhomogeneous Submatrix Detection

Dit artikel onderzoekt de statistische grenzen voor het detecteren van meerdere verborgen, inhomogene submatrices in een grote Gaussische matrix, waarbij zowel willekeurige als opeenvolgende indexen worden beschouwd en waarvoor informatie-theoretische ondergrenzen worden bewezen en algoritmen worden ontworpen die deze grenzen tot op logaritmische factoren benaderen.

Mor Oren-Loberman, Dvir Jerbi andd Tamir Bendory, Wasim HuleihelWed, 11 Ma📊 stat

On the last time and the number of times an estimator is more than epsilon from its target value

Dit artikel leidt onder zwakke voorwaarden de limietverdelingen af voor de laatste keer en het totale aantal keren dat een sterk consistente schatter meer dan $\varepsilon$ van de ware parameterwaarde afwijkt, en toont aan hoe deze resultaten nuttig zijn voor het vergelijken van schatters, het opstellen van sequentiële betrouwbaarheidsintervallen en het analyseren van niet-parametrische dichtheidsschattingen.

Nils Lid Hjort, Grete FenstadWed, 11 Ma📊 stat

Murmurations: a case study in AI-assisted mathematics

Dit artikel beschrijft het experimenteel ontdekte fenomeen van 'murmuraties', een nieuw wiskundig verschijnsel in de getaltheorie dat met behulp van AI-interpretatietools is geanalyseerd en diepe inzichten biedt in de Frobenius-sporen en de conjectuur van Birch en Swinnerton-Dyer.

Yang-Hui He, Kyu-Hwan Lee, Thomas Oliver, Alexey PozdnyakovWed, 11 Ma📊 stat

The exact region between Chatterjee's and Blest's rank correlations

Dit artikel bepaalt het exacte bereik van gelijktijdig haalbare waarden voor Chatterjee's rangcorrelatie $\xi$ en Blest's rangcorrelatie $\nu$ over de klasse van alle bivariate copula's door een geconstrueerd optimalisatieprobleem op te lossen, wat leidt tot een nieuwe familie van extremale copula's die de grens van dit gebied parametriseren.

Marcus RockelWed, 11 Ma📊 stat

A Bayesian adaptive enrichment design using aggregate historical data to inform individualized treatment recommendations

Dit artikel presenteert een Bayesiaanse adaptieve verrijkingdesign die historische samenvattingsdata gebruikt om individuele behandeladviezen te optimaliseren, wat leidt tot efficiëntere proefopzetten met hogere power en kleinere steekproefgroottes.

Lara Maleyeff, Shirin Golchi, Erica E. M. MoodieWed, 11 Ma📊 stat

Estimating Reproducibility in Genome-Wide Association Studies

Dit paper introduceert twee probabilistische maatstaven, de Reproductiegraad (RR) en de Valse Irreproductibiliteitsgraad (FIR), om de reproduceerbaarheid van positieve associaties in genomewide associatiestudies (GWAS) kwantitatief te beoordelen en zo de ontwerp van replicatiestudies te sturen en potentiële ware vondsten in niet-reproduceerbare resultaten te identificeren.

Wei Jiang, Jing-Hao Xue, Weichuan YuThu, 12 Ma📊 stat

Controlling the joint local false discovery rate is more powerful than meta-analysis methods in joint analysis of summary statistics from multiple genome-wide association studies

Dit artikel introduceert een nieuwe methode voor gezamenlijke analyse van samenvattingsstatistieken uit meerdere GWAS-studies die gebaseerd is op het beheersen van de gezamenlijke lokale false discovery rate, en toont aan dat deze methode krachtiger is dan bestaande meta-analyse-methoden, vooral bij heterogene datasets.

Wei Jiang, Weichuan YuThu, 12 Ma📊 stat

← Vorige Volgende →