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Statistical inference for Levy-driven graph supOU processes: From short- to long-memory in high-dimensional time series

Este artigo apresenta processos supOU em grafos impulsionados por Lévy como uma parametrização parcimoniosa para séries temporais de alta dimensão que abrangem dependências de curto e longo alcance, desenvolvendo um estimador de momentos generalizados com propriedades assintóticas garantidas e validando sua aplicação prática na análise de fatores de capacidade eólica em redes elétricas europeias.

Shreya Mehta, Almut E. D. Veraart2026-03-05🔢 math

On identification in ill-posed linear regression

Este artigo apresenta um novo framework distributivo e livre de distribuição para formalizar a identificabilidade em regressão linear mal-posta, definindo um parâmetro identificável baseado em um subconjunto de características com número de condição limitado e estabelecendo condições e limites de erro para algoritmos de redução de dimensionalidade que superam as taxas minimax tradicionais, especialmente na presença de características com caudas pesadas.

Gianluca Finocchio, Tatyana Krivobokova2026-03-05🔢 math

On the relationship between concentration inequalities and maximum bias for depth estimators

Este artigo analisa a relação entre desigualdades de concentração e o viés máximo para estimadores baseados em profundidade, fornecendo uma estrutura unificada para estudar a convergência estatística e a robustez de estimadores multivariados, incluindo a mediana de Tukey e matrizes de dispersão, além de derivar explicitamente suas curvas de viés máximo e pontos de ruptura.

Jorge G. Adrover, Marcelo Ruiz2026-03-05🔢 math

A Unifying Integral Representation of the Gamma Function and Its Reciprocal

O artigo deriva uma representação integral unificada para a função gama recíproca, válida para todo o plano complexo sem necessidade de continuação analítica, que evita as singularidades da função gama e satisfaz uma relação específica envolvendo o seno.

Peter Reinhard Hansen, Chen Tong2026-03-05🔢 math

Finite-Dimensional Gaussian Approximation for Deep Neural Networks: Universality in Random Weights

Este artigo estabelece limites de aproximação gaussiana para as distribuições finitas de redes neurais profundas com pesos aleatórios e funções de ativação Lipschitz, demonstrando a convergência para o limite gaussiano com taxas específicas quando as larguras das camadas crescem para o infinito.

Krishnakumar Balasubramanian, Nathan Ross2026-03-05🤖 cs.LG

Composite Lp-quantile regression, near quantile regression and the oracle model selection theory

Este artigo propõe a regressão Lp-quantílica composta e a regressão quase quantílica para lidar com dados de alta dimensão e variância infinita de erros, demonstrando superioridade teórica e eficiência em relação a métodos existentes, além de desenvolver um algoritmo unificado e eficiente para sua estimação.

Fuming Lin WEilin Mou2026-03-05🔢 math

Minimum Variance Designs With Constrained Maximum Bias

Este artigo demonstra que os projetos de minimização da variância com viés máximo limitado e os de minimização do viés máximo com variância limitada são ambos resolvidos por projetos minimax, ajustando-se adequadamente suas constantes de sintonia e limites.

Douglas P. Wiens2026-03-05🔢 math

Universal concentration for sums under arbitrary dependence

O artigo apresenta uma nova desigualdade de concentração universal para somas de variáveis aleatórias sob dependência arbitrária, demonstrando sua otimalidade assintótica e fornecendo condições práticas para perfis de cauda explícitos.

Cosme Louart, Sicheng Tan2026-03-05🔢 math

A complete characterization of testable hypotheses

Este trabalho completa o programa de Le Cam ao estabelecer uma condição necessária e suficiente para a testabilidade de hipóteses, demonstrando que a separação dos fechos dos invólucros convexos das medidas de probabilidade no espaço de medidas finitamente aditivas é o critério universal para a existência de testes não triviais, mesmo na ausência de uma medida dominante comum.

Martin Larsson, Johannes Ruf, Aaditya Ramdas2026-03-05🔢 math

Generalization Properties of Score-matching Diffusion Models for Intrinsically Low-dimensional Data

Este trabalho estabelece limites de erro de amostragem finita para modelos de difusão baseados em pontuação, demonstrando que eles se adaptam à estrutura intrínseca de baixa dimensão dos dados e superam a maldição da dimensionalidade, com taxas de convergência que dependem da dimensão de Wasserstein $(p,q)$ da distribuição em vez da dimensão ambiente.

Saptarshi Chakraborty, Quentin Berthet, Peter L. Bartlett2026-03-05🤖 cs.AI

On large bandwidth matrix values kernel smoothed estimators for multi-index models

Este estudo demonstra que estimadores suavizados por kernel com matrizes de largura de banda grandes, aplicados a modelos de múltiplos índices, superam naturalmente a maldição da dimensionalidade ao alcançar taxas de convergência ótimas baseadas na dimensão efetiva do modelo, mesmo na presença de variáveis irrelevantes.

Taku Moriyama2026-03-05🔢 math

The projected isotropic normal distribution with applications in neuroscience

Este artigo revisita a distribuição normal isotrópica projetada, derivando novas propriedades e aproximações para sua aplicação na análise de sinais de eletroencefalograma (EEG) sob estimulação por flash, com foco na inferência estatística baseada na fase.

Kanti V. Mardia, Antonio Mauricio F. L. Miranda de Sa'2026-03-05🔢 math

A note on outlier eigenvectors for sparse non-Hermitian perturbations

Este trabalho generaliza um resultado anterior para o caso de perturbações de posto finito em matrizes aleatórias não-Hermitianas esparsas, estabelecendo que a projeção quadrada de um autovetor de outlier no espaço de autovetores da perturbação converge em probabilidade para $1-|\mu|^{-2}$.

Miltiadis Galanis, Michail Louvaris2026-03-05🔢 math

On the generalized circular projected Cauchy distribution

Este artigo estabelece a relação entre a distribuição de Cauchy projetada circular generalizada e a distribuição de Cauchy enrolada, propondo um teste de razão de verossimilhança para a igualdade de duas médias angulares sem assumir igualdade nos parâmetros de concentração, cuja eficácia é validada por simulações.

Omar Alzeley, Michail Tsagris2026-03-05🔢 math

The Pivotal Information Criterion

O artigo apresenta o Critério de Informação Pivotal (PIC), um método contínuo que ajusta automaticamente seu parâmetro de penalidade com base em estatísticas assintoticamente pivotais para superar as limitações de seleção de modelos tradicionais, garantindo uma recuperação precisa do suporte e reduzindo a complexidade do modelo em dados reais.

Sylvain Sardy, Maxime van Cutsem, Sara van de Geer2026-03-05🔢 math

Bayesian Adversarial Privacy

Este trabalho apresenta uma nova noção quantitativa de privacidade, denominada "Privacidade Adversarial Bayesiana", que supera a privacidade diferencial e a teoria de divulgação estatística ao basear decisões de divulgação na perspectiva de priori, utilizando conceitos da teoria de decisão bayesiana.

Cameron Bell, Timothy Johnston, Antoine Luciano + 1 more2026-03-05🤖 cs.LG

Beyond Mixtures and Products for Ensemble Aggregation: A Likelihood Perspective on Generalized Means

Este artigo apresenta uma perspectiva baseada na verossimilhança para a agregação de densidades em ensembles, demonstrando que a média generalizada normalizada com ordem $r \in [0,1]$ é a única que garante melhorias sistemáticas sobre distribuições individuais, o que justifica teoricamente o uso prático das poolings linear e geométrica.

Raphaël Razafindralambo, Rémy Sun, Frédéric Precioso + 2 more2026-03-05🤖 cs.LG

A spectral inference method for determining the number of communities in networks

Este artigo propõe um método de inferência espectral livre de modelo, baseado em razões de lacunas de autovalores, para determinar o número de comunidades em redes, superando as limitações existentes ao lidar simultaneamente com esparsidade e um número divergente de comunidades sem exigir ajuste de parâmetros ou estimativa de distribuições.

Yujia Wu, Xiucai Ding, Jingfei Zhang + 2 more2026-03-05🔢 math

Extreme Geometric Quantiles Under Minimal Assumptions, with a Connection to Tukey Depth

Este trabalho estabelece novas propriedades extremas para quantis geométricos, fornecendo limites superior e inferior para sua norma sem exigir condições de momentos e revelando uma conexão inovadora entre esses limites, quantis univariados e a profundidade de Tukey.

Sibsankar Singha, Marie Kratz, Sreekar Vadlamani2026-03-05🔢 math

Comparison theorems for the extreme eigenvalues of a random symmetric matrix

Este artigo estabelece um teorema de comparação para os autovalores extremos de uma soma de matrizes simétricas aleatórias independentes, demonstrando que o autovalor máximo é dominado por uma matriz gaussiana equivalente, o que permite melhorar limites existentes em diversas áreas e fornecer a primeira prova completa das propriedades de injetividade de um mapa de redução de dimensão esparsa conjecturado por Nelson e Nguyen.

Joel A. Tropp2026-03-05🔢 math

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