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本研究引入了一种基于 graphon 的框架，用于分析 2006 年至 2024 年间匈牙利高等教育流动网络的结构演化，证明了谱距离和分布距离度量在捕捉政策诱导的转变以及揭示层级网络阶梯方面，优于传统的统计指标。
本研究提出了一种集成经济-统计框架，通过优化 EWMA-GLT 控制图的设计，以在保持所需统计性能的同时最小化期望总成本，从而对第二阶段的多变量分类过程进行监测。
本文提出了一种传输型 G-计算（Transport G-Computation, TGC），这是一种结合了纵向 g-计算与最优传输理论的新型分布框架，用于估计 Wasserstein 因果效应，尽管其计算成本较高，但在涉及混杂反馈和模型误设定（model misspecification）的情景中，该框架展现出了优于参数化 g-计算的性能。
本文引入了一种由几何驱动的 -变形哈密顿蒙特卡洛框架，该框架利用 Jackson 型差分来构建一种 Metropolis 调整采样器，为经典 HMC 提供了一种鲁棒的替代方案，在避免定义域违规和尺度失配的同时，能够在 时收敛至标准动力学。
本文介绍了 CALIB-SAE，这是一种针对 Fay-Herriot 估计量的非平稳高斯过程修正方法，它在保持等效点预测准确度的同时，显著提高了在模拟及真实世界地理数据集上进行小区域估计的校准预测不确定性。
本文提出了一种结合 Fréchet 分布和 Weibull 分布的双成分有限混合模型，以解决水文学和可靠性等领域中的异质尾部行为问题，详细阐述了通过 EM 算法进行的极大似然估计，通过模拟验证了其性能，并展示了其在真实风速数据上的实际应用价值。
本文通过对几何分布下洛伦兹曲线和基尼系数最大似然估计量的精确分布性质与渐近分布性质的推导，通过闭式解推导、一致性证明、模拟研究以及实际数据应用，为离散设定下的不平等度量指标提供了一个严谨的推断框架。
本文表明，由共享非平稳背景驱动的自激网络，由于外部驱动在相互作用矩阵中产生了统计混叠，可能会表现出临界性，这种机制会导致亚临界系统在未对共同驱动进行显式修正的情况下被误诊为临界状态。
本文介绍了高效递归数据窥探（ERDS），这是一种对迭代数据窥探的精确递归重构，通过利用闭式更新取代重复的模型再分解，显著降低了相关观测值的计算成本，在保持与经典方法检测结果完全一致的同时，实现了 GNSS 数据处理中 96.5% 的运行时间缩减。
本文通过利用 Chernoff–Hoeffding 技术和概率积分变换来分析尾部几何结构如何影响界的紧确性，为包括均匀、指数、正态、超几何、Beta 和 Gamma 分布在内的多种分布中的有序间距建立了统一的指数型集中界。