ForwardFlow: Simulation only statistical inference using deep learning
该论文提出了一种名为 ForwardFlow 的基于深度学习的纯模拟统计推断框架，通过训练一个包含坍缩层的分支神经网络，直接从模拟数据中求解参数估计的逆问题，从而在无需解析似然函数的情况下实现有限样本精确性、对数据污染的鲁棒性以及算法近似能力。
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254 篇论文
Bayesian Optimization with Gaussian Processes to Accelerate Stationary Point Searches
该论文提出了一种统一的贝叶斯优化框架，利用高斯过程回归及多种扩展技术（如最优传输、变分正则化和自适应信任半径），通过单一六步代理循环高效加速势能面上极小值点、单点及双端鞍点的搜索，并辅以 Rust 代码实现以验证其在高维系统中的可扩展性与实用性。
A Model-Based Restricted Shapley Value to Measure the Players' Contribution to Shot Actions in Football
该论文提出了一种结合合作博弈论与限制联盟结构的“球员受限沙普利值”（PRS）框架，通过引入包含传球网络的“预期射门行动”（xGA）指标，在意大利足球甲级联赛数据中量化了球员在进攻射门动作中的协同贡献。
Don't Disregard the Data for Lack of a Likelihood: Bayesian Synthetic Likelihood for Enhanced Multilevel Network Meta-Regression
本文提出了一种基于贝叶斯合成似然（BSL）的改进型多层次网络 Meta 回归方法，通过利用亚组汇总数据并解决哈密顿蒙特卡洛（HMC）在随机梯度估计和非可微似然函数上的应用挑战，显著提升了在个体患者数据缺失情况下的治疗效果比较精度。
On positive definite thresholding of correlation matrices
本文研究了在保持相关矩阵正定性的前提下构造特定零值函数的问题，证明了秩为的相关矩阵若采用保持半正定性的软阈值算子，必然导致特征空间的几何坍缩，从而限制了可恢复信号的保真度。
A Bayesian Approach for the Variance of Fine Stratification
本文提出了一种用于细粒度分层抽样中合并层方差估计的层次贝叶斯估计量，并通过模拟研究与实际数据分析证明，该方法在偏差和均方误差方面均优于现有的伪分层、非参数贝叶斯及基于核的估计方法。
Bayesian nonparametric modeling of heterogeneous populations of networks
本文提出了一种基于位置 - 尺度狄利克雷过程混合模型的贝叶斯非参数方法，利用以 Erdős–Rényi 核为中心的参数化网络代表和离散度度量，有效识别具有相似连接模式的异质网络群体，并证明了其理论性质、开发了高效的 MCMC 推断算法及大规模节点扩展策略，且在模拟和人类脑网络数据分析中表现优异。
Fast QR updating methods for statistical applications
该论文提出了一种专为回归、滤波和模型选择等统计应用设计的快速 R 矩阵更新算法，通过避免重新计算 Q 矩阵，在保持精度的同时显著降低了高维动态数据场景下的计算成本。
Covariate balancing estimation and model selection for difference-in-differences approach
本文提出了一种结合协变量平衡与双重稳健性质的改进型半参数双重差分估计量，并推导了针对该方法的新型模型选择准则，通过数值模拟和实证分析证明了其在估计处理效应及模型选择风险上均优于传统方法。
Designing clinical trials for the comparison of single and multiple quantiles with right-censored data
本文基于 Kosorok (1999) 提出的分位数检验，针对右删失数据构建了单个或多个分位数比较的新功效公式，并提出利用重采样方法估计概率密度函数以替代核密度估计，从而为不满足比例风险假设的临床试验提供了基于生存分位数的实用设计与分析工具。
An Integrated Time-Varying Ornstein-Uhlenbeck Process for Jointly Modeling Individual and Population-Level Movement of Golden Eagles
该研究提出了一种整合个体追踪与种群分布数据的全年时变 Ornstein-Uhlenbeck 过程模型，通过联合分析金雕的迁徙轨迹与 eBird 相对丰度数据，实现了对种群时空动态的高效推断、风场风险预测及基于后期观测的早期来源回溯。
Estimation and exclusion restrictions in clustered linear models
该论文提出了一种适用于具有高维控制变量和复杂排除限制且存在组内依赖的线性回归模型的、具有正确中心化内部工具变量的估计量，并推导了相应的中心极限定理与稳健方差估计，同时开发了识别稳健的推断程序，该方法被应用于肯尼亚农村大规模财政干预中由空间溢出效应产生的排除限制模式分析。
Surface decomposition method for sensitivity analysis of first-passage dynamic reliability of linear systems
本文提出了一种针对高斯随机激励下线性系统首次穿越动态可靠度灵敏度的曲面分解方法，通过将灵敏度分解为约束分量极限状态超曲面上的面积分之和，并结合重要性抽样策略，实现了仅需少量函数评估即可高效分析大量设计参数的高效可靠度灵敏度计算。
Diagnostics for Semiparametric Accelerated Failure Time Models with R Package afttest
本文介绍了 R 语言包 `afttest`，该包通过实现基于乘子自助法和一种计算高效的线性近似重抽样策略，为半参数加速失效时间模型提供了全面的拟合优度诊断工具，在保留渐近有效性的同时显著降低了计算成本。
Comparing Variable Selection and Model Averaging Methods for Logistic Regression
该研究通过大规模模拟和实证分析比较了 28 种逻辑回归变量选择与推断方法，发现无分离情形下基于 g 先验的贝叶斯模型平均（BMA）表现最佳，而存在分离时 LASSO 等惩罚似然方法更稳健，且 EB-local 先验的 BMA 在两种情况下均具有竞争力。
Improved inference for nonparametric regression and regression-discontinuity designs
本文通过建立稳健偏差校正（RBC）方法与自助法预转换（bootstrap prepivoting）之间的新联系，提出了一种新的偏差校正程序，使得非参数回归和断点回归设计中的置信区间在保持渐近覆盖率的同时，长度比传统方法缩短了 17%。
Two-stage Adaptive Design Cluster Randomised Trials
本文提出了一种适用于整群随机试验的两阶段自适应设计方法，通过结合组合检验、多阶段样本量重估及帕累托最优平衡策略，有效解决了因群内相关性参数不确定导致的试验成本高昂问题，并展示了其在阶梯楔形设计及 E-MOTIVE 试验重分析中的应用。
Change Point Detection for Cell Populations Measured via Flow Cytometry
该论文提出了一种基于潜在空间高斯混合专家模型的变点检测方法，利用组融合 LASSO 惩罚和 ADMM 算法分析流式细胞术数据，成功识别出与海洋省际过渡带相吻合的浮游植物分布突变点。
Preoperative Decline and Postoperative Recovery of Wearable-Derived Physical Activity Over a Four-Year Perioperative Period in Total Knee and Hip Arthroplasty: Evidence from the All of Us Research Program
这项基于"All of Us"研究计划的数据分析表明，全膝关节和髋关节置换术患者术前活动量呈渐进性下降，术后呈现“快速改善—增速放缓—稳定”的三阶段恢复模式，且术前功能储备越高越有助于恢复至日常活动水平，凸显了长期可穿戴设备监测在优化围手术期管理中的价值。
Robust Estimation of Location in Matrix Manifolds Using the Projected Frobenius Median
本文提出了一种基于投影弗罗贝尼乌斯中位数的鲁棒位置估计方法，该方法通过在欧氏空间计算中位数并投影到矩阵流形（如施蒂费尔流形、格拉斯曼流形及形状空间），实现了计算高效、具有唯一解、良好鲁棒性及变换等变性的统计推断，并验证了其在模拟数据与真实地震矩张量数据上的有效性。