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Este artigo propõe um método de estimação semiparamétrica eficiente para efeitos marginais de tratamento utilizando variáveis instrumentais genéticas, demonstrando que o uso de funções de influência eficientes mitiga a incerteza amostral e revela que indivíduos com maior propensão ao consumo excessivo de álcool sofrem impactos adversos mais severos na pressão arterial.
Este artigo estabelece uma estrutura geométrica que demonstra como o viés de ordem principal de funcionais posteriores na inferência variacional é determinado pela componente ortogonal ao espaço tangente da família variacional, explicando geometricamente a distorção sistemática das dependências entre blocos no método de campo médio.
Este artigo investiga a estimação de densidades não paramétricas univariadas sujeitas a restrições de forma (como densidades não decrescentes ou log-côncavas) através de projeções na distância de Wasserstein, demonstrando que o problema é convexo, propondo um método de discretização implementável e comparando-o com o estimador de máxima verossimilhança.
Este artigo propõe um quadro para estimar e realizar inferência sobre efeitos causais principais heterogêneos sob a suposição de ignorabilidade principal, desenvolvendo múltiplos estimadores com diferentes níveis de robustez e estabelecendo sua teoria assintótica, com aplicação ilustrativa no ensaio aleatorizado do Camden Coalition.
Este artigo propõe uma metodologia baseada no fluxo de trabalho BMW-GAM, que utiliza modelos aditivos generalizados bayesianos e cópulas gaussianas para quantificar a incerteza e avaliar os impactos de eventos climáticos extremos compostos em sistemas críticos de energia, demonstrando sua eficácia através de dados climáticos de alta fidelidade do Laboratório Nacional de Argonne.
O artigo apresenta o AgroDesign, um framework em Python que integra a especificação de projetos experimentais diretamente na inferência estatística para automatizar a construção de modelos lineares, a identificação de termos de erro e a interpretação de resultados em experimentos agrícolas, garantindo assim maior rigor, consistência e reprodutibilidade na análise.
Este artigo apresenta o MM-test, um método livre de distribuição para a triagem de genes espacialmente variáveis em transcriptômica espacial que combina uma estatística de razão de verossimilhança quasi com um procedimento de knockoff para controlar a taxa de falsas descobertas, demonstrando superioridade sobre métodos existentes em dados simulados e reais, incluindo conjuntos de dados tridimensionais complexos.
Este artigo propõe um novo método de amostragem para distribuições contáveis multivariadas utilizando processos pontuais temporais modelados como filas de servidores infinitos, que demonstram superioridade sobre processos de nascimento-morte e processos de Zanella em eficiência e apresentam aplicações em redes neurais estocásticas com características biologicamente plausíveis.
Este artigo propõe um framework bayesiano totalmente integrado para modelos não normalizados que, ao tratar a constante de normalização como um parâmetro desconhecido dentro de uma estimativa de contraste de ruído, elimina a necessidade de ajuste manual e permite inferência eficiente com quantificação de incerteza através de amostradores de Gibbs.
Este artigo investiga a segunda ordem assintótica para o número de vezes que um estimador se desvia de seu valor alvo, introduzindo o conceito de "deficiência relativa assintótica" para distinguir entre estimadores com eficiência relativa assintótica idêntica e demonstrando, por exemplo, que o uso do denominador na estimativa da variância normal é superior a outras escolhas comuns.
Este artigo propõe um quadro unificado para deteção de anomalias que define estas como observações com baixa probabilidade sob um modelo, calculando uma pontuação baseada na probabilidade da sua "surprisal" (negativo do logaritmo da densidade generalizada) e estimando essa probabilidade através de métodos empíricos ou de valores extremos, demonstrando eficácia mesmo sob especificação incorreta do modelo.
Este artigo propõe a adaptação do framework de Priors de Decomposição Hierárquica para Modelos Bayesianos de Distribuição de Espécies, permitindo um controle direto e transparente da partição de variância e melhorando a interpretabilidade dos processos ambientais, espaciais e temporais, conforme demonstrado em dados de peixes demersais do Atlântico Nordeste.
Este artigo estabelece limites uniformes do tipo Lorden para os momentos do excesso de uma caminhada aleatória com incrementos de uma família exponencial padronizada no regime de pequena deriva, demonstrando que, ao contrário do cenário clássico, a constante de limite melhora para 1 com uma taxa de convergência exponencial uniforme em relação à barreira e à deriva.
Este artigo investiga os limites estatísticos e propõe algoritmos para detectar múltiplos submatrizes ocultos em uma matriz gaussiana grande, considerando modelos de deslocamento de média ou variância com entradas inhomogêneas e dois regimes de posicionamento: índices arbitrários ou consecutivos.
Este artigo estabelece as distribuições limite para o último instante e o número total de vezes que um estimador fortemente consistente se desvia de seu valor alvo por uma margem à medida que , cobrindo cenários paramétricos e não paramétricos, e demonstrando aplicações na comparação de estimadores, construção de intervalos de confiança sequenciais e testes estatísticos.
Este artigo relata a descoberta experimental de um novo fenômeno aritmético chamado "murmurações", que, embora identificado por meio de ferramentas de inteligência artificial, constitui um conceito genuíno na teoria dos números que codifica informações sobre traços de Frobenius e se conecta a temas centrais como a conjectura de Birch e Swinnerton-Dyer e a teoria de matrizes aleatórias.
Este artigo determina a região exata de valores simultâneos possíveis entre as correlações de posto de Chatterjee () e Blest () sobre a classe de todas as cópulas bivariadas, caracterizando essa fronteira por meio de um novo família de cópulas extremas derivada de um problema de otimização com restrições.
Este artigo propõe um desenho de enriquecimento adaptativo bayesiano que utiliza dados históricos agregados para informar recomendações de tratamento individualizadas, demonstrando através de simulações e um estudo de caso sobre apneia do sono ganhos de eficiência, como maior poder estatístico e redução do tamanho amostral esperado, em comparação com desenhos que não incorporam informações externas.
Este artigo propõe e valida dois métodos probabilísticos, a Taxa de Reprodutibilidade (RR) e a Taxa de Falsa Irreprodutibilidade (FIR), para quantificar e prever o comportamento das associações positivas em estudos de replicação de GWAS, auxiliando tanto no desenho desses estudos quanto na identificação de verdadeiros positivos que podem ter sido erroneamente descartados.
O artigo propõe um novo método de análise conjunta baseado em estatísticas resumidas que controla a taxa local conjunta de falsas descobertas (Jlfdr), demonstrando ser mais poderoso e eficaz do que os métodos tradicionais de meta-análise para identificar variantes genéticas associadas, especialmente em conjuntos de dados heterogêneos.