Sketching stochastic valuation functions
该论文提出了一种高效的随机估值函数草图化方法，通过为每个物品构建支持集大小为 的离散化分布，在满足单调性及次加性或次模性等条件下，实现对任意大小不超过 的物品子集估值函数的常数因子近似，从而显著提升了最佳集合选择和社会福利最大化等优化问题中的评估效率。
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224 篇论文
Calibrated Generalized Bayesian Inference
该论文提出了一种简单且直观的新方法，通过替换后验分布而非依赖显式高斯近似或后处理，为 misspecified 模型及广义（Gibbs）后验提供了准确且可靠的量化不确定性方案。
Constructing Genetic Risk Scores: Robust Bayesian Approach through Projected Summary Statistics and Flexible Shrinkage
该论文提出了一种结合摘要统计量投影技术与灵活贝叶斯桥先验的鲁棒方法（PRS-Bridge），以解决多源数据整合导致的后验非适定性问题，并在多种场景下实现了优于现有方法的遗传风险评分构建性能。
Spectral Graph Filtering for Modality-Specific Representation Learning
本文提出了 DELVE 方法，这是一种基于谱图滤波的无监督学习技术，通过构建多模态图并利用其连通性差异来设计滤波器，从而有效提取并保留仅存在于单一模态中的特异性潜在变量，同时抑制跨模态共享信号。
Euclidean mirrors and first-order changepoints in network time series
该论文提出了一种基于欧几里得镜像的模型，通过谱估计方法有效定位网络时间序列中由潜在位置过程驱动的一阶变点，并在模拟及类器官网络实证数据中验证了其在捕捉网络演化显著转变方面的有效性。
Forecasting Causal Effects of Future Interventions: Confounding and Transportability Issues
本文旨在通过建立新的非参数识别公式（g-计算）并阐明必要的结构假设，解决因时变混杂因素和效应修饰带来的挑战，从而构建一个理论框架以将过去观察到的因果效应准确预测并外推至未来人群。
Evaluating Cooling Center Coverage Using Persistent Homology of a Filtered Witness Complex
该论文利用持久同调和见证复形方法评估冷却中心覆盖中的地理缺口，并通过在四个城市将其与热脆弱性指数进行对比，揭示了从拓扑和人口统计双重视角识别热相关死亡风险区域的互补价值。
Empirical best prediction of poverty indicators via nested error regression with high dimensional parameters
该论文提出了一种扩展的嵌套误差回归模型，通过引入高效估计算法和针对异质性数据的参数自助法，实现了在小样本区域贫困指标估计中更低的偏差与误差，并有效解决了高维参数下的计算瓶颈及样本外区域预测问题。
A Restricted Latent Class Hidden Markov Model for Polytomous Responses, Polytomous Attributes, and Covariates: Identifiability and Application
本文提出了一种结合响应者协变量的受限潜类隐马尔可夫模型，用于处理具有多项属性及协变量的纵向数据，证明了模型的可识别性，并通过模拟研究与数学考试及情绪状态数据的实证分析验证了其有效性。
Parallel computations for Metropolis Markov chains with Picard maps
本文提出了一种基于 Picard 映射的并行算法，用于模拟针对对数凹分布的零阶（无梯度）Metropolis 马尔可夫链，该算法利用并行计算将收敛速度提升了倍，并在高维回归、无梯度流行病模型及精准医疗等实际应用中展现了高效性。
Time-to-Event Modeling with Pseudo-Observations in Federated Settings
该论文提出了一种基于伪观测值的一次性联邦学习框架，通过可再生广义估计方程和去偏校正技术，在严格保护隐私的前提下实现了多中心时间 - 事件数据的灵活建模，有效克服了比例风险假设限制并解决了站点异质性问题。
Palm distributions of superposed point processes for statistical inference
本文通过建立独立点过程叠加的 Palm 分布的简单混合表示，为受损点过程的最小对比估计、shot noise Cox 过程的高阶 Palm 分布推导以及基于 Janossy 密度的似然推断提供了新的统计理论框架。
DESA: An R Package for Detecting Epidemics using a School-Absenteeism Surveillance Framework
本文介绍了名为 DESA 的 R 语言软件包，该工具利用小学生缺勤数据对流感等传染病进行建模、预警及评估，并支持社区级疫情模拟，旨在提升公共卫生部门对季节性流行病的早期发现能力。
Using the rejection sampling for finding tests
本文提出了一种基于拒绝采样、概念直观且适用于任意维度的新统计检验方法，通过三个实证案例证明其在检验均值差异、均值向量及分布拟合方面具有与最优检验相当的统计功效。
Improving Cramér-Rao Bound And Its Variants: An Extrinsic Geometry Perspective
该论文从外几何视角出发，通过引入统计流形平方根嵌入的第二基本形式所表征的曲率修正，利用 Faà di Bruno 公式和指数贝尔多项式构建了非渐近情形下更紧致的克拉美 - 罗界及其变体，从而显著提升了估计量方差下界的精度。
Refining Cramér-Rao Bound With Multivariate Parameters: An Extrinsic Geometry Perspective
本文利用希尔伯特空间平方根嵌入和半定规划，推导了非渐近情形下基于流形外几何曲率的向量广义克拉美 - 罗界，并通过高斯位置模型和球面多项式模型等实例，证明了该方向性修正及 SOS 认证界能比传统二阶修正更准确地刻画弯曲统计族中的估计极限。
Conditional Copula models using loss-based Bayesian Additive Regression Trees
本文提出了一种基于损失先验和自适应可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛算法的半参数贝叶斯加法回归树（BART）方法，用于有效建模复杂非平滑的依赖结构并解决过拟合问题，同时通过实证案例展示了其在分析外部变量（如 GDP）对多变量间依赖关系影响方面的优越性。
Central subspace data depth
本文提出了一种名为“中心子空间数据深度”的新框架，该框架将传统数据深度的中心对称性推广至任意维度的子空间，不仅建立了从子空间向外的排序机制，还证明了其在子空间对称分布下的最优性，并探讨了其在投影追踪、降维及欺诈检测等应用中的理论与实证价值。
Multidimensional Dickman distribution and operator selfdecomposability
本文将一维 Dickman 分布推广至向量值随机元，通过随机矩阵仿射变换的不动点刻画了该分布，证明了其具有无穷可分性和算子自可分解性，并揭示了其在多维 Lévy 过程小跳跃近似中的极限分布地位。
Hippocratic Utility
该论文指出，尽管“希波克拉底效用”函数（即优先珍视因不施加有害治疗而获救的生命，而非因治疗而获救的生命）具有伦理动机，但其适用范围可能因实际案例而受限。