103 篇论文
本文通过将 Davies–Harte 循环嵌入算法集成到哈密顿蒙特卡洛方法中，提出了一种针对分数随机波动率模型中赫斯特指数（Hurst index）的精确、可微贝叶斯推断方法，从而实现了 的计算效率以及无偏后验估计，并以此反驳了关于 VN30 指数的粗糙波动率假设，转而支持长记忆动力学特征，这与存在偏差的 Whittle 近似法不同。
本文提出了一种可复现的贝叶斯多模态潜在状态推理流水线，该流水线通过融合七种高维模态，成功地在一个样本量极小的 n=4 深空模拟数据集里识别出了显著的航天飞行特征，证明了在 p >> n 机制下，集成多模态分析的表现优于单一生物标志物的检测。
本文通过论证全计数（whole counting）和引用差异如何扭曲国际比较，对科睿唯知（Clarivate）高被引研究人员名单的方法论局限性进行了批判，并提出了一个旨在通过分数计数（fractional counting）、领域归一化以及改进作者消歧来解决这些偏差的改革框架。
本文表明，带有外生变量的函数自回归模型（FARX(p)）通过有效捕捉高频波动性、时间依赖性和需求驱动效应，在预测克罗地亚市场的次日前电力价格方面，显著优于传统的统计学和机器学习方法。
本研究提出了一种利用惩罚逻辑回归和自助稳定性选择法对历史球队数据进行处理的可解释预测框架，旨在预测世界杯晋级情况，识别了市场价值和国际足联排名等关键预测因子，并将阿根廷、法国、西班牙、英格兰、德国和荷兰预测为 2026 年赛事的最有力竞争者。
本文通过证明参数估计、假设检验和信号分类这三项任务均可通过同一个泛函——即在固定基底下的对数似然展开的捕获比例——来进行评估，从而将三者统一起来，并揭示了它们在包括传统正交基底失效的分布情况在内的多种分布中，所具有共同的效率、终止条件和最优性。
本研究通过将 Fay-Herriot 小区域估计模型应用于 2024 年调查数据和 2018 年人口普查辅助变量，增强了马拉维地区级青少年怀孕估算的可靠性，从而为分散化政策和针对性干预措施提供更稳定的证据基础。
本文提出了一种基于惩罚似然的迭代收缩加权最小二乘算法，用于估计混合广义估计方程有限混合模型的参数，旨在解决标准线性混合模型失效的群体异质性问题，并通过蒙特卡洛模拟验证了该方法的性能。
本文提出了一个在 Power BI 环境中结合了 OLS、SUR、ARIMAX 和随机森林模型的集成统计框架，旨在通过解决地缘政治扰动、非线性载重因子相互作用以及商品组合动态问题，来增强中东、非洲及南亚（MEASA）新兴市场的航空货运收益与需求预测，并在数学层面将学术建模与商业报告指标进行衔接。
这项蒙特卡洛模拟研究表明，在结构独立性的条件下，经典测量理论的项目层面指标呈现出数学上确定的关系——例如二分项目统计量的完全函数等价性以及区分度-总分相关性在不同难度水平下的稳定性——而由于缺乏项目间协方差，测试层面的信度保持在较低水平。