252 papers
Dit artikel toont aan dat het A-criterium kan worden ontbonden in een D-omvangsterm en een dimensieloze sfericiteitsfactor die de eigenwaardedispersie kwantificeert, waardoor het mogelijk wordt om verschillen in ontwerpprestaties te verklaren die door D-optimaliteit alleen niet worden gevangen.
Dit artikel beschrijft de eerste universiteitsbrekende grens in shuffle-privacy door de asymptotische convergentie van binaire en multinomiale randomisatoren naar niet-Gaussische limietexperimenten (Poisson, Skellam en samengestelde Poisson) wanneer lokale privacy kritisch schaalt, waarmee het een compleet driedelig beeld van privacyregimes vervolledigt.
Deze studie introduceert een nieuwe trajectgebaseerde graf-clusteringmethode die longitudinale patiëntdata en multi-modale klinische kenmerken integreert om dynamisch en klinisch relevante kankersubtypen te identificeren die beter aansluiten bij de ziekteprogressie dan traditionele statische benaderingen.
Deze paper introduceert een nieuwe methode voor ongecontroleerde clustering van hyperspectrale beelden die onbalans optimaal transport en barycentra gebruikt om de beperkingen van eerdere gebalanceerde benaderingen te overwinnen, waardoor robuustere en scherpere clusterresultaten worden bereikt.
Dit artikel introduceert een multivariate pseudo-empirische beste lineaire voorspeller voor het schatten van areaalgemiddelden van meerdere afhankelijke variabelen onder complexe steekproefontwerpen, inclusief methoden voor het schatten van de variantie en toepassing op huisvestingsdata.
Deze studie introduceert twee nieuwe g-computatie-algoritmen die tijd-variërende confounding en semi-concurrerende gebeurtenissen, zoals overlijden dat het optreden van een niet-dodelijke ziekte verhindert, gelijktijdig aanpakken om de causale effecten van interventies op langetermijnonderzoeken nauwkeuriger te schatten.
Deze paper presenteert een systematische theorie voor stabiliteit en robuustheid in bandit-inferentie door middel van een geregulariseerde stochastische spiegelafstijgingsbenadering, die geldige statistische conclusies mogelijk maakt onder adaptieve bemonstering en corruptie, terwijl gelijktijdig optimale spijtbetalingen worden behaald.
Dit artikel ontwikkelt een algemene theorie voor outcome weighted learning die de convergentiesnelheden van individuele behandelregels met Matern- en Gaussische kernels voor zowel convexe als niet-convexe verliesfuncties vaststelt, en twee iteratieve algoritmen voorstelt die in simulaties en de ACTG 175-studie sterke prestaties laten zien.
Deze paper introduceert BSync, een Bayesiaans raamwerk dat synchronisatie van proxy-paleorecords behandelt als inferentie over een monotoon tijds-mappingsfunctie, waardoor nauwkeurigere uitlijningen met gecalibreerde onzekerheidsintervallen worden bereikt dan met bestaande optimalisatie-methoden, vooral wanneer onafhankelijke ouderdomsbeperkingen schaars zijn.
Dit artikel analyseert een continu-tijd diffusi benadering van policy gradient voor stochastische bandieten en bewijst dat de spijt afhankelijk is van de leersnelheid, waarbij een optimale leersnelheid nodig is om lineaire spijt te voorkomen.
Dit artikel toont aan dat wanneer de prior in een Bayesiaans hiërarchisch model een canonieke verdeling is, de resulterende afhankelijke marginale prior ook een maximum-entropie-eigenschap bezit, maar dan met een andere constraint op de marginale verdeling van een functie van de onbekende grootheden.
Dit artikel introduceert MultiwayPAM, een nieuwe tensor-clusteringmethode die de rekentijd en inherent bias van LLM-as-a-Judge-evaluaties vermindert door gelijktijdig clusterleden en medoïden te schatten voor vragen, antwoordgevers en beoordelaars.
Dit paper weerlegt de algemeenheid van een veelgebruikt criterium voor het identificeren van minimale toereikende statistieken door middel van tegenvoorbeelden, en stelt een versie-robust alternatief voor dat toepasbaar is in bredere ruimten dan de eerdere methoden van Lehmann en Sato.
Dit artikel toont aan dat een klasse van geoptimaliseerde e-waarde-combinaties geldig blijft wanneer de afstemparameter op basis van de data wordt geoptimaliseerd, en introduceert een verbeterde combinatietest voor zowel onafhankelijke als nieuwe 'simultane' e-variabelen.
Deze paper introduceert een nieuwe ondergrens en het -algoritme voor het identificeren van de beste arm in niet-stationaire lineaire bandieten, waarmee de complexiteit voor willekeurige armsets wordt vastgesteld en de eerder te pessimistische, dimensie-afhankelijke ondergrens wordt overtroffen.
Deze paper introduceert een methode om een nieuw risicomodel te updaten door externe rangordingsinformatie van bestaande modellen te integreren, wat vooral effectief is wanneer de risicoscores verschillen maar de rangorde van patiënten vergelijkbaar blijft.
Dit artikel introduceert een gesurrogateerde, gerichte minimum-verlies-schatter die stabiele en dubbel robuuste schattingen van causale effecten mogelijk maakt bij vertraagde uitkomsten en administratieve censuur, zonder afhankelijk te zijn van instabiele inverse-kansgewichten.
Dit paper introduceert WiGS, een adaptieve actieve leermethode voor regressie die op basis van versterkingslearning een dynamisch, additief criterium toepast om de labelkosten te verlagen en de nauwkeurigheid te verbeteren, vooral in domeinen met onregelmatige datadichtheid waar bestaande methoden tekortschieten.
Dit paper introduceert Brenier-isotone regressie, een methode die isotone regressie uitbreidt naar meervoudige uitvoer door de regressiefunctie te modelleren als een cyclisch monotoon veld via optimal transport, wat leidt tot superieure prestaties in waarschijnlijkheidskalibratie en veralgemeende lineaire modellen.
Dit artikel bewijst dat Dual Space Preconditioned Gradient Descent in het overgeparametriseerde regime convergeert naar een oplossing die de trainingsdata perfect fit, en toont aan dat voor isotrope preconditioners deze oplossing identiek is aan die van standaard gradient descent, terwijl voor algemene preconditioners de afstand tot de initialisatie binnen een constante factor van die van gradient descent blijft.