方法论

最近提交的作者和标题

• 2025年08月05日， 星期二
• 2025年08月04日， 星期一
• 2025年08月01日， 星期五
• 2025年07月31日， 星期四
• 2025年07月30日， 星期三

查看今天的 新的 变化

2025年08月05日， 星期二 (展示 29 之 29 条目 )

[1] arXiv:2508.02647 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 独立离散$p$值的最优调整与组合 显示英文标题

标题： Optimal Adjustment and Combination of Independent Discrete $p$-Values

Gonzalo Contador, Zheyang Wu

主题： 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)

[2] arXiv:2508.02522 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 用隐相型马尔可夫模型对水库随机入库流量模式进行建模 显示英文标题

标题： Modelling Stochastic Inflow Patterns to a Reservoir with a Hidden Phase-Type Markov Model

M.L. Gamiz, D. Montoro, M.C Segovia-Garcia

评论： 30页，7图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)

[3] arXiv:2508.02404 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于仿真的稳健推断 显示英文标题

标题： Robust Simulation Based Inference

Lorenzo Tomaselli, Valérie Ventura, Larry Wasserman

评论： 44页（29页正文+参考文献，15页附录）；12幅图（8幅正文，4幅附录）；5张表格

主题： 方法论 (stat.ME)

[4] arXiv:2508.02198 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 驱动因子的网络信息受限向量自回归 显示英文标题

标题： Factor-Driven Network Informed Restricted Vector Autoregression

Brendan Martin, Mihai Cucuringu, Alessandra Luati, Francesco Sanna Passino

评论： 9页，2图

主题： 方法论 (stat.ME)

[5] arXiv:2508.02057 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 从临床试验的边缘摘要估计双变量正态分布 显示英文标题

标题： Estimation of Bivariate Normal Distributions from Marginal Summaries in Clinical Trials

Longwen Shang, Min Tsao, Xuekui Zhang

主题： 方法论 (stat.ME)

[6] arXiv:2508.01988 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 用于使用随机不确定性进行大规模异常检测的决策理论：关于贝叶斯FDR的注记 显示英文标题

标题： Decision Theory For Large Scale Outlier Detection Using Aleatoric Uncertainty: With a Note on Bayesian FDR

Ryan Warnick

评论： 14页，14图，预印本

主题： 方法论 (stat.ME) ; 优化与控制 (math.OC) ; 统计理论 (math.ST) ; 计算 (stat.CO)

[7] arXiv:2508.01738 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 贝叶斯平滑分位数回归 显示英文标题

标题： Bayesian Smoothed Quantile Regression

Bingqi Liu, Kangqiang Li, Tianxiao Pang

评论： 58页，2个图，4个表，2个算法。JEL分类：主要：C21；次要：C11，C14。复制所有结果的源代码和数据可在https://github.com/BeauquinLau/BSQR公开获得。

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计量经济学 (econ.EM)

[8] arXiv:2508.01706 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 原子密度估计，以及混合离散-连续数据的功能估计 显示英文标题

标题： Density estimation with atoms, and functional estimation for mixed discrete-continuous data

Aytijhya Saha, Aaditya Ramdas

主题： 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[9] arXiv:2508.01610 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 多水平因子纵向集群随机试验的样本量计算 显示英文标题

标题： Sample size calculations for multilevel factorial longitudinal cluster randomised trials

Rhys Bowden, Jessica Kasza, Andrew Forbes

主题： 方法论 (stat.ME)

[10] arXiv:2508.01572 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 一种避免递归贝叶斯推断中粒子耗尽的策略 显示英文标题

标题： A strategy to avoid particle depletion in recursive Bayesian inference

Henry R. Scharf

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计算 (stat.CO)

[11] arXiv:2508.01481 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 用一种新的动态时空模型对高和低极端情况进行建模 显示英文标题

标题： Modeling high and low extremes with a novel dynamic spatio-temporal model

Myungsoo Yoo, Likun Zhang, Christopher K. Wikle, Thomas Opitz

主题： 方法论 (stat.ME)

[12] arXiv:2508.01418 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过贝叶斯Bootstrap的贝叶斯共形预测 显示英文标题

标题： Bayesian Conformal Prediction via the Bayesian Bootstrap

Graham Gibson

主题： 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)

[13] arXiv:2508.01403 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 变化还是不变化：一种用于检验方差分量的灵活经验贝叶斯因子 显示英文标题

标题： To Vary or Not To Vary: A Flexible Empirical Bayes Factor for Testing Variance Components

Fabio Vieira, Hongwei Zhao, Joris Mulder

评论： arXiv管理员注释：与arXiv:2410.14459存在大量文本重叠

主题： 方法论 (stat.ME)

[14] arXiv:2508.01154 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 在单位区间上构造新的概率分布 显示英文标题

标题： Constructing new probability distributions on the unit interval

Roberto Vila, Helton Saulo, Poliana Matos, Subhankar Dutta

评论： 24页，7图

主题： 方法论 (stat.ME)

[15] arXiv:2508.01052 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 混合控制试验中统计方法的比较评估 显示英文标题

标题： A Comparative Evaluation of Statistical Methods in Hybrid Controlled Trials

Di Ran, Fanni Zhang, Sima Shahsavari, Kristine Broglio, Alasdair Henderson, Binbing Yu

主题： 方法论 (stat.ME)

[16] arXiv:2508.01018 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 节俭、灵活、可信：通过回归进行因果数据模拟 显示英文标题

标题： Frugal, Flexible, Faithful: Causal Data Simulation via Frengression

Linying Yang, Robin J. Evans, Xinwei Shen

主题： 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[17] arXiv:2508.00937 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 一种在统计图形中可视化不确定性的通用方法 显示英文标题

标题： A General Approach to Visualizing Uncertainty in Statistical Graphics

Bernarda Petek, David Nabergoj, Erik Štrumbelj

主题： 方法论 (stat.ME) ; 图形学 (cs.GR) ; 机器学习 (cs.LG)

[18] arXiv:2508.02602 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 可信的生成模型反问题科学推断 显示英文标题

标题： Trustworthy scientific inference for inverse problems with generative models

James Carzon, Luca Masserano, Joshua D. Ingram, Alex Shen, Antonio Carlos Herling Ribeiro Junior, Tommaso Dorigo, Michele Doro, Joshua S. Speagle, Rafael Izbicki, Ann B. Lee

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 天体物理学的仪器与方法 (astro-ph.IM) ; 机器学习 (cs.LG) ; 应用 (stat.AP) ; 方法论 (stat.ME)

[19] arXiv:2508.02412 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于偏度的无监督线性判别 显示英文标题

标题： Unsupervised linear discrimination using skewness

Una Radojicic, Klaus Nordhausen, Joni Virta

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[20] arXiv:2508.02310 (交叉列表自 econ.EM) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 使用观察数据估计因果效应：农业与应用经济学家的指南 显示英文标题

标题： Estimating Causal Effects with Observational Data: Guidelines for Agricultural and Applied Economists

Arne Henningsen (1), Guy Low (2), David Wuepper (3), Tobias Dalhaus (2), Hugo Storm (3), Dagim Belay (1), Stefan Hirsch (4) ((1) Department of Food and Resource Economics, University of Copenhagen, Denmark, (2) Business Economics Group, Wageningen University & Research, The Netherlands, (3) Institute for Food and Resource Economics, University of Bonn, Germany, (4) Department of Management in Agribusiness, University of Hohenheim, Germany)

评论： 这是以下文献的修订和扩展版本：Henningsen，A.，G. Low，D. Wuepper，T. Dalhaus，H. Storm，D. Belay 和 S. Hirsch（2024）：使用观察数据估计因果效应：农业和应用经济学家指南。IFRO 工作论文 2024/03，哥本哈根大学食品与资源经济学系，https://econpapers.repec.org/RePEc:foi:wpaper:2024_03

主题： 计量经济学 (econ.EM) ; 方法论 (stat.ME)

[21] arXiv:2508.01973 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 无需$χ^2$的分布无关的数据驱动平滑检验 显示英文标题

标题： Distribution-free data-driven smooth tests without $χ^2$

Xiangyu Zhang, Sara Algeri

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[22] arXiv:2508.01865 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 结构保持表示学习神经网络用于因果推断 显示英文标题

标题： Structure Maintained Representation Learning Neural Network for Causal Inference

Yang Sun, Wenbin Lu, Yi-Hui Zhou

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 方法论 (stat.ME)

[23] arXiv:2508.01848 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过互信息特征化在多变量时间序列中的因果发现 显示英文标题

标题： Causal Discovery in Multivariate Time Series through Mutual Information Featurization

Gian Marco Paldino, Gianluca Bontempi

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[24] arXiv:2508.01834 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过边缘均值对昂贵的黑箱模拟器进行高效优化，应用于中微子探测器设计 显示英文标题

标题： Efficient optimization of expensive black-box simulators via marginal means, with application to neutrino detector design

Hwanwoo Kim, Simon Mak, Ann-Kathrin Schuetz, Alan Poon

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)

[25] arXiv:2508.01677 (交叉列表自 econ.GN) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于锚定的因果设计（ABCD）：估计信念的影响 显示英文标题

标题： Anchoring-Based Causal Design (ABCD): Estimating the Effects of Beliefs

Raanan Sulitzeanu-Kenan, Micha Mandel, Yosef Rinott

评论： 附有补充信息

主题： 一般经济学 (econ.GN) ; 方法论 (stat.ME)

[26] arXiv:2508.00995 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 贝叶斯系统发育树重建的渐近保证 显示英文标题

标题： Asymptotic guarantees for Bayesian phylogenetic tree reconstruction

Alisa Kirichenko, Luke J. Kelly, Jere Koskela

评论： 这是由泰勒与弗朗西斯出版社在《美国统计协会杂志》上发表的文章的接受手稿

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[27] arXiv:2508.00993 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 贝叶斯因果发现下一般误差分布的一致DAG选择 显示英文标题

标题： Consistent DAG selection for Bayesian causal discovery under general error distributions

Anamitra Chaudhuri, Anirban Bhattacharya, Yang Ni

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[28] arXiv:2508.00888 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于自然数据的危险驾驶预测的动态上下文感知框架 显示英文标题

标题： A Dynamic, Context-Aware Framework for Risky Driving Prediction Using Naturalistic Data

Amir Hossein Kalantari, Eleonora Papadimitriou, Amir Pooyan Afghari

评论： 32页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 应用 (stat.AP) ; 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)

[29] arXiv:2508.00835 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 可信数据科学的 PCS 工作流程在人工智能时代 显示英文标题

标题： PCS Workflow for Veridical Data Science in the Age of AI

Zachary T. Rewolinski, Bin Yu

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI) ; 方法论 (stat.ME)

2025年08月04日， 星期一 (展示 16 之 16 条目 )

[30] arXiv:2508.00333 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 张量椭圆图模型 显示英文标题

标题： Tensor Elliptical Graphic Model

Jixuan Liu, Zhengke Lu, Le Zhou, Long Feng, Zhaojun Wang

主题： 方法论 (stat.ME)

[31] arXiv:2508.00275 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 因子增强分位数回归模型 显示英文标题

标题： Factor Augmented Quantile Regression Model

Xiaoyang Wei, Yanlin Tang, Xu Guo, Meiling Hao, Yanmei Shi

主题： 方法论 (stat.ME)

[32] arXiv:2508.00216 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 竞争风险下风险预测模型的可预测性曲线评估 显示英文标题

标题： Predictiveness Curve Assessment under Competing Risks for Risk Prediction Models

Wei Tao, Jing Ning, Wen Li, Wenyaw Chan, Xi Luo, Ruosha Li

主题： 方法论 (stat.ME)

[33] arXiv:2508.00206 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 层次重心：具有结构化和未观察协变量的条件概率模拟 显示英文标题

标题： The hierarchical barycenter: conditional probability simulation with structured and unobserved covariates

Esteban G. Tabak, Giulio Trigila, Wenjun Zhao

主题： 方法论 (stat.ME) ; 优化与控制 (math.OC)

[34] arXiv:2508.00176 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 新的试点研究设计在功能数据分析中 显示英文标题

标题： New Pilot-Study Design in Functional Data Analysis

Ping-Han Huang, Ming-Hung Kao

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)

[35] arXiv:2508.00167 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 无似然后验密度学习用于推断问题中的不确定性量化 显示英文标题

标题： Likelihood-free Posterior Density Learning for Uncertainty Quantification in Inference Problems

Rui Zhang, Oksana A. Chkrebtii, Dongbin Xiu

主题： 方法论 (stat.ME)

[36] arXiv:2508.00120 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： AdapDISCOM：一种适用于具有块状缺失和测量误差的高维多模态数据的自适应稀疏回归方法 显示英文标题

标题： AdapDISCOM: An Adaptive Sparse Regression Method for High-Dimensional Multimodal Data With Block-Wise Missingness and Measurement Errors

Abdoul O. Diakité, Claudia Moreau, Gleb Bezgin, Nikhil Bhagwat, Pedro Rosa-Neto, Jean-Baptiste Poline, Simon Girard, Amadou Barry, for the Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative

评论： 49页，4图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[37] arXiv:2508.00089 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 梯度提升伪加权：从非概率样本进行总体推断的方法 显示英文标题

标题： Gradient-Boosted Pseudo-Weighting: Methods for Population Inference from Nonprobability samples

Kangrui Liu, Lingxiao Wang, Yan Li

主题： 方法论 (stat.ME)

[38] arXiv:2508.00824 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 离散信号的局部泊松去卷积 显示英文标题

标题： Local Poisson Deconvolution for Discrete Signals

Shayan Hundrieser, Tudor Manole, Danila Litskevich, Axel Munk

评论： 前两位作者贡献相同

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[39] arXiv:2508.00770 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于事后假设检验中的可接受性 显示英文标题

标题： On admissibility in post-hoc hypothesis testing

Ben Chugg, Tyron Lardy, Aaditya Ramdas, Peter Grünwald

评论： 56页

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[40] arXiv:2508.00658 (交叉列表自 cs.AI) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 多频段可变滞后格兰杰因果关系：跨频率的因果时间序列推断统一框架 显示英文标题

标题： Multi-Band Variable-Lag Granger Causality: A Unified Framework for Causal Time Series Inference across Frequencies

Chakattrai Sookkongwaree, Tattep Lakmuang, Chainarong Amornbunchornvej

评论： 初稿

主题： 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计量经济学 (econ.EM) ; 方法论 (stat.ME)

[41] arXiv:2508.00542 (交叉列表自 physics.soc-ph) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 评估有符号脑网络中的（不平衡） 显示英文标题

标题： Assessing (im)balance in signed brain networks

Marzio Di Vece, Emanuele Agrimi, Samuele Tatullo, Tommaso Gili, Miguel Ibáñez-Berganza, Tiziano Squartini

评论： 41页，17图，1表

主题： 物理与社会 (physics.soc-ph) ; 信息论 (cs.IT) ; 数据分析、统计与概率 (physics.data-an) ; 医学物理 (physics.med-ph) ; 方法论 (stat.ME)

[42] arXiv:2508.00223 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 极端的结构因果模型：基于指数测度的方法 显示英文标题

标题： Structural Causal Models for Extremes: an Approach Based on Exponent Measures

Fei Fang, Shuyang Bai, Tiandong Wang

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[43] arXiv:2508.00210 (交叉列表自 stat.CO) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过子集自适应重要性采样对多模态和高维系统可靠性进行高效稀有事件估计 显示英文标题

标题： Efficient rare event estimation for multimodal and high-dimensional system reliability via subset adaptive importance sampling

Sara Helal, Victor Elvira

主题： 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)

[44] arXiv:2410.00848 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 一种基于EM梯度算法的混合模型及其由Manly变换导出分量的应用 显示英文标题

标题： An EM Gradient Algorithm for Mixture Models with Components Derived from the Manly Transformation

Katharine M. Clark, Paul D. McNicholas

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[45] arXiv:2310.05288 (交叉列表自 stat.ML) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 带有异常值的三向数据聚类 显示英文标题

标题： Clustering Three-Way Data with Outliers

Katharine M. Clark, Paul D. McNicholas

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 方法论 (stat.ME)

2025年08月01日， 星期五 (展示 首先 14 之 5 条目 )

[46] arXiv:2507.23743 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 观察性因果推断中不完美识别下的相对偏差 显示英文标题

标题： Relative Bias Under Imperfect Identification in Observational Causal Inference

Melody Huang, Cory McCartan

评论： 19页，2图，加上参考文献和附录

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计量经济学 (econ.EM)

[47] arXiv:2507.23732 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于学生化自助法的截断贝塔分布环境数据分位数控制图 显示英文标题

标题： Control Charts for Percentiles of Truncated Beta Distributed Environmental Data Using Studentized Bootstrap Method

Bidhan Modok, Amarjit Kundu, Shovan Chowdhury

主题： 方法论 (stat.ME)

[48] arXiv:2507.23548 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Fisher信息的分解以指导开发或更新公平且精确的临床预测模型的样本量——第三部分：连续结果 显示英文标题

标题： A decomposition of Fisher's information to inform sample size for developing or updating fair and precise clinical prediction models -- Part 3: continuous outcomes

Rebecca Whittle, Richard D Riley, Lucinda Archer, Gary S Collins, Amardeep Legha, Kym IE Snell, Joie Ensor

主题： 方法论 (stat.ME)

[49] arXiv:2507.23446 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 杂项：“组内试验”预后评分调整是目标最大似然估计 显示英文标题

标题： Miscellanea: "Within-trial" prognostic score adjustment is targeted maximum likelihood estimation

Emilie Højbjerre-Frandsen, Alejandro Schuler

评论： 10页，2图

主题： 方法论 (stat.ME)

[50] arXiv:2507.23426 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过正交距离回归克服数据驱动模型发现中的变量误差问题 显示英文标题

标题： Overcoming error-in-variable problem in data-driven model discovery by orthogonal distance regression

Lloyd Fung

评论： 28页，12图，为《数据驱动系统与控制：分析、建模、优化与随机性》特刊准备，发表于《控制、信号与系统数学》期刊

主题： 方法论 (stat.ME) ; 混沌动力学 (nlin.CD) ; 机器学习 (stat.ML)