统计学

2015年06月 的作者和标题

[1] arXiv:1506.00043 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 抽样、可行性和先验在贝叶斯估计中的作用 显示英文标题

标题： Sampling, feasibility, and priors in Bayesian estimation

Alexandre J. Chorin, Fei Lu, Robert N. Miller, Matthias Morzfeld, Xuemin Tu

主题： 计算 (stat.CO)

[2] arXiv:1506.00053 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于期望信息增益下界的高效贝叶斯实验设计 显示英文标题

标题： Efficient Bayesian experimentation using an expected information gain lower bound

Panagiotis Tsilifis, Roger G. Ghanem, Paris Hajali

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 地球物理 (physics.geo-ph) ; 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)

[3] arXiv:1506.00088 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 半鞅检测和拟合优度检验 显示英文标题

标题： Semimartingale detection and goodness-of-fit tests

Adam D. Bull

主题： 统计理论 (math.ST) ; 统计金融 (q-fin.ST)

[4] arXiv:1506.00089 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： F型矩阵最大特征值的Tracy-Widom定律 显示英文标题

标题： The Tracy-Widom law for the Largest Eigenvalue of F Type Matrix

X. Han, G. M. Pan, B. Zhang

评论： 五十

主题： 统计理论 (math.ST)

[5] arXiv:1506.00102 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高效组合成对特征网络 显示英文标题

标题： Efficient combination of pairswise feature networks

Pau Bellot, Patrick E. Meyer

评论： JMLR: 工作坊和会议录, 2014年连接组学 (ECML 2014)

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[6] arXiv:1506.00137 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 重复点过程的独立成分模型 显示英文标题

标题： Independent component models for replicated point processes

Daniel Gervini

主题： 方法论 (stat.ME)

[7] arXiv:1506.00138 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高斯似然的有效计算：平稳马尔可夫随机场模型 显示英文标题

标题： Efficient Computation of Gaussian Likelihoods for Stationary Markov Random Field Models

Joseph Guinness, Ilse C. F. Ipsen

主题： 计算 (stat.CO)

[8] arXiv:1506.00308 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过概率编程反演软件模拟器的自动推理 显示英文标题

标题： Automatic Inference for Inverting Software Simulators via Probabilistic Programming

Ardavan Saeedi, Vlad Firoiu, Vikash Mansinghka

评论： ICML 2014 自动机器学习研讨会

主题： 机器学习 (stat.ML)

[9] arXiv:1506.00323 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 鲁棒主成分分析：Stiefel 流形上鲁棒重构误差的优化 显示英文标题

标题： Robust PCA: Optimization of the Robust Reconstruction Error over the Stiefel Manifold

Anastasia Podosinnikova, Simon Setzer, Matthias Hein

评论： GCPR 2014论文的长版本

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[10] arXiv:1506.00343 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于通过梯度增强的$\ell_1$-最小化方法的多项式混沌展开 显示英文标题

标题： On Polynomial Chaos Expansion via Gradient-enhanced $\ell_1$-minimization

Ji Peng, Jerrad Hampton, Alireza Doostan

主题： 计算 (stat.CO) ; 数值分析 (math.NA)

[11] arXiv:1506.00356 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 利用贝叶斯结构时间序列模型推断因果影响 显示英文标题

标题： Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models

Kay H. Brodersen, Fabian Gallusser, Jim Koehler, Nicolas Remy, Steven L. Scott

评论： 发表于《Annals of Applied Statistics》(http://www.imstat.org/aoas/)，DOI: 10.1214/14-AOAS788，由国际统计学会(Institute of Mathematical Statistics, http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2015年，第9卷，第1期，247-274页

主题： 应用 (stat.AP)

[12] arXiv:1506.00360 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 混合模型和估计方程法对聚类二元响应数据中零膨胀的应用——以一项约会暴力研究为例 显示英文标题

标题： Mixed model and estimating equation approaches for zero inflation in clustered binary response data with application to a dating violence study

Kara A. Fulton, Danping Liu, Denise L. Haynie, Paul S. Albert

评论： 发表于《Annals of Applied Statistics》(http://www.imstat.org/aoas/)，DOI: http://dx.doi.org/10.1214/14-AOAS791，由国际统计学会(Institute of Mathematical Statistics, http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2015年，第9卷，第1期，275-299页

主题： 应用 (stat.AP)

[13] arXiv:1506.00403 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种贝叶斯回归树方法用于识别纳米颗粒属性对毒性轮廓的影响 显示英文标题

标题： A Bayesian regression tree approach to identify the effect of nanoparticles' properties on toxicity profiles

Cecile Low-Kam, Donatello Telesca, Zhaoxia Ji, Haiyuan Zhang, Tian Xia, Jeffrey I. Zink, Andre E. Nel

评论： 发表于《Annals of Applied Statistics》(http://www.imstat.org/aoas/)，DOI: http://dx.doi.org/10.1214/14-AOAS797，由国际统计学会(Institute of Mathematical Statistics, http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2015年，第9卷，第1期，第383-401页

主题： 应用 (stat.AP)

[14] arXiv:1506.00414 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 函数部分典型相关性 显示英文标题

标题： Functional partial canonical correlation

Qing Huang, Rosemary Renaut

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.3150/14-BEJ597，《贝努利杂志》(http://isi.cbs.nl/bernoulli/)，由国际统计学会/贝努利学会(http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm)出版

期刊参考： 伯努利 2015, 第21卷, 第2期, 第1047-1066页

主题： 统计理论 (math.ST)

[15] arXiv:1506.00429 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 季节性标记点过程的建模：飓风发生演变的分析 显示英文标题

标题： Modeling for seasonal marked point processes: An analysis of evolving hurricane occurrences

Sai Xiao, Athanasios Kottas, Bruno Sansó

评论： 发表于《Annals of Applied Statistics》(http://www.imstat.org/aoas/)，DOI: 10.1214/14-AOAS796，由国际统计学会(Institute of Mathematical Statistics, http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2015年，第9卷，第1期，353-382页

主题： 应用 (stat.AP)

[16] arXiv:1506.00458 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 大维样本协方差矩阵标准化的线性谱统计量的中心极限定理，其中维度远大于样本容量 显示英文标题

标题： CLT for linear spectral statistics of normalized sample covariance matrices with the dimension much larger than the sample size

Binbin Chen, Guangming Pan

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.3150/14-BEJ599，《贝努利杂志》(http://isi.cbs.nl/bernoulli/)，由国际统计学会/贝努利协会(http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm)出版

期刊参考： 伯努利 2015, 第21卷, 第2期, 1089-1133页

主题： 统计理论 (math.ST)

[17] arXiv:1506.00461 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 分层自适应多项式混沌展开 显示英文标题

标题： Hierarchical adaptive polynomial chaos expansions

Chu V. Mai, Bruno Sudret

主题： 方法论 (stat.ME)

[18] arXiv:1506.00474 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯非参数跨研究预测方法验证 显示英文标题

标题： Bayesian nonparametric cross-study validation of prediction methods

Lorenzo Trippa, Levi Waldron, Curtis Huttenhower, Giovanni Parmigiani

评论： 发表于《Annals of Applied Statistics》(http://www.imstat.org/aoas/)，DOI: 10.1214/14-AOAS798，由国际统计学会(Institute of Mathematical Statistics, http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2015年，第9卷，第1期，402-428页

主题： 应用 (stat.AP)

[19] arXiv:1506.00480 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于马尔可夫随机场的方法用于利用时空转录组数据刻画人脑发育 显示英文标题

标题： A Markov random field-based approach to characterizing human brain development using spatial-temporal transcriptome data

Zhixiang Lin, Stephan J. Sanders, Mingfeng Li, Nenad Sestan, Matthew W. State, Hongyu Zhao

评论： 发表于《Annals of Applied Statistics》(http://www.imstat.org/aoas/)，DOI: 10.1214/14-AOAS802，由国际统计学会(Institute of Mathematical Statistics, http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2015年，第9卷，第1期，429-451页

主题： 应用 (stat.AP)

[20] arXiv:1506.00515 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一维扩散的高斯过程方法：最优速率与自适应 显示英文标题

标题： Gaussian process methods for one-dimensional diffusions: optimal rates and adaptation

Jan van Waaij, Harry van Zanten

主题： 统计理论 (math.ST)

[21] arXiv:1506.00553 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 自助法（Bootstrap）偏差校正方法用于集成学习算法 显示英文标题

标题： Bootstrap Bias Corrections for Ensemble Methods

Giles Hooker, Lucas Mentch

主题： 机器学习 (stat.ML)

[22] arXiv:1506.00559 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多元相依帕累托分布中的风险聚合 显示英文标题

标题： Risks aggregation in multivariate dependent Pareto distributions

José María Sarabia, Emilio Gómez-Déniz, Faustino Prieto, Vanesa Jordá

评论： 这是一篇预印本（26页，4张表格，6张图表）

主题： 方法论 (stat.ME)

[23] arXiv:1506.00570 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 针对SMC$^2$算法中状态粒子数量的自动校准 显示英文标题

标题： Towards automatic calibration of the number of state particles within the SMC$^2$ algorithm

Nicolas Chopin, James Ridgway, Mathieu Gerber, Omiros Papaspiliopoulos

主题： 计算 (stat.CO)

[24] arXiv:1506.00673 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 相互依赖：一种计算随机变量之间依赖关系的新方法 显示英文标题

标题： Mutual Dependence: A Novel Method for Computing Dependencies Between Random Variables

Rahul Agarwal, Pierre Sacre, Sridevi V. Sarma

主题： 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (stat.ML)

[25] arXiv:1506.00691 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Huber污染模型下的鲁棒协方差和散度矩阵估计 显示英文标题

标题： Robust Covariance and Scatter Matrix Estimation under Huber's Contamination Model

Mengjie Chen, Chao Gao, Zhao Ren

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[26] arXiv:1506.00728 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 网络辅助分析揭示自闭症的遗传基础 显示英文标题

标题： Network assisted analysis to reveal the genetic basis of autism

Li Liu, Jing Lei, Kathryn Roeder

评论： 发表于《Annals of Applied Statistics》（http://www.imstat.org/aoas/）DOI: 10.1214/15-AOAS844，作者机构为美国统计协会（American Statistical Association）。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2015年，第9卷，第3期，1571-1600页

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)

[27] arXiv:1506.00745 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种统一客观贝叶斯和基于信息推断的先验分布 显示英文标题

标题： An objective prior that unifies objective Bayes and information-based inference

Colin H. LaMont, Paul A. Wiggins

评论： 7页，1幅图（+少量修正）

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 数据分析、统计与概率 (physics.data-an)

[28] arXiv:1506.00748 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Stein损失下的高维协方差矩阵估计 显示英文标题

标题： Estimation of a high-dimensional covariance matrix with the Stein loss

Hisayuki Tsukuma

主题： 统计理论 (math.ST)

[29] arXiv:1506.00779 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多臂老虎机问题中Thompson采样最优遗憾分析 显示英文标题

标题： Optimal Regret Analysis of Thompson Sampling in Stochastic Multi-armed Bandit Problem with Multiple Plays

Junpei Komiyama, Junya Honda, Hiroshi Nakagawa

评论： 发表于ICML2015。修正了引理3中项(B)的评估。将\tilde{\mu}替换为\theta。

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[30] arXiv:1506.00816 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 协方差矩阵估计和多元时间序列线性过程自助法，序列维度可能不断增加 显示英文标题

标题： Covariance matrix estimation and linear process bootstrap for multivariate time series of possibly increasing dimension

Carsten Jentsch, Dimitris N. Politis

评论： 发表于《统计学年鉴》(http://www.imstat.org/aos/)， DOI: 10.1214/14-AOS1301，由数学统计研究所(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《统计年鉴》2015年，第43卷，第3号，1117-1140页

主题： 统计理论 (math.ST)

[31] arXiv:1506.00821 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于吉布斯采样的广义标记多伯努利滤波器实现 显示英文标题

标题： A Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter Implementation using Gibbs Sampling

Hung Gia Hoang, Ba-Tuong Vo, Ba-Ngu Vo

评论： 11页，8个图。论文的部分内容已被接受在第18届国际信息融合会议（FUSION 15）上发表。

主题： 计算 (stat.CO) ; 机器学习 (cs.LG)

[32] arXiv:1506.00827 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 利用随机化技术检验光谱密度的相等性 显示英文标题

标题： Testing equality of spectral densities using randomization techniques

Carsten Jentsch, Markus Pauly

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.3150/13-BEJ584，《伯努利》期刊（http://isi.cbs.nl/bernoulli/），由国际统计学会/伯努利学会（http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm）出版

期刊参考： 伯努利 2015, 第21卷, 第2期, 697-739页

主题： 统计理论 (math.ST)

[33] arXiv:1506.00829 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种用于检验随机变量之间依赖性的贝叶斯非参数方法 显示英文标题

标题： A Bayesian nonparametric approach to testing for dependence between random variables

Sarah Filippi, Chris Holmes

主题： 方法论 (stat.ME)

[34] arXiv:1506.00834 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯分位数回归与近似似然 显示英文标题

标题： Bayesian quantile regression with approximate likelihood

Yang Feng, Yuguo Chen, Xuming He

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.3150/13-BEJ589，《贝努利学报》(http://isi.cbs.nl/bernoulli/)，由国际统计学会/贝努利学会(http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm)出版

期刊参考： 伯努利 2015, 第21卷, 第2期, 832-850页

主题： 统计理论 (math.ST)

[35] arXiv:1506.00847 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 二阶特性的时间相关函数数据分析的两样本推断 显示英文标题

标题： Two sample inference for the second-order property of temporally dependent functional data

Xianyang Zhang, Xiaofeng Shao

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.3150/13-BEJ592 的《伯努利》期刊 (http://isi.cbs.nl/bernoulli/)，由国际统计学会/伯努利学会 (http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm) 出版

期刊参考： 伯努利 2015, 第21卷, 第2期, 909-929页

主题： 统计理论 (math.ST)

[36] arXiv:1506.00850 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 算子-scaling 高斯随机场的连续模 显示英文标题

标题： Exact moduli of continuity for operator-scaling Gaussian random fields

Yuqiang Li, Wensheng Wang, Yimin Xiao

评论： 发表于http://dx.doi.org/10.3150/13-BEJ593，《伯努利》期刊（http://isi.cbs.nl/bernoulli/），由国际统计学会/伯努利学会（http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm）出版

期刊参考： 伯努利 2015, 第21卷, 第2期, 930-956页

主题： 统计理论 (math.ST)

[37] arXiv:1506.00859 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： ARMA时间序列的监控方案的反应时间 显示英文标题

标题： Reaction times of monitoring schemes for ARMA time series

Alexander Aue, Christopher Dienes, Stefan Fremdt, Josef Steinebach

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.3150/14-BEJ604，《伯努利杂志》(http://isi.cbs.nl/bernoulli/)，由国际统计学会/伯努利学会(ISI)发布(http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm)

期刊参考： 伯努利 2015, 第21卷, 第2期, 1238-1259页

主题： 统计理论 (math.ST)

[38] arXiv:1506.00878 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Tukey的g-and-h分布的最大近似似然推理的高效方法 显示英文标题

标题： Efficient Maximum Approximated Likelihood Inference for Tukey's g-and-h Distribution

Ganggang Xu, Marc G. Genton

主题： 方法论 (stat.ME)

[39] arXiv:1506.00898 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 极端压缩采样用于协方差估计 显示英文标题

标题： Extreme Compressive Sampling for Covariance Estimation

Martin Azizyan, Akshay Krishnamurthy, Aarti Singh

期刊参考： 《IEEE信息理论汇刊》（第64卷，第12期，2018年12月）

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 信息论 (cs.IT)

[40] arXiv:1506.00947 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于功率谱密度和自回归模型的癫痫发作定位方法 显示英文标题

标题： Localization of epileptic seizure with an approach based on the PSD with an autoregressive model

Mahamat Ali Issaka, Ali S. Dabye, Lamine Gueye

主题： 应用 (stat.AP)

[41] arXiv:1506.01113 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 机器学习任务中自调整权重梯度的多目标优化 显示英文标题

标题： Multi-Objective Optimization for Self-Adjusting Weighted Gradient in Machine Learning Tasks

Conrado Silva Miranda, Fernando José Von Zuben

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[42] arXiv:1506.01117 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 估计随机图的剩余连通性 显示英文标题

标题： Estimating Residual Connectivity for Random Graphs

Rohan Shah, Dirk P. Kroese

评论： 29页，13幅图

主题： 计算 (stat.CO)

[43] arXiv:1506.01194 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 时点过程的状态估计 显示英文标题

标题： State estimation for temporal point processes

M.N.M. van Lieshout

主题： 方法论 (stat.ME)

[44] arXiv:1506.01223 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 稳健回归的射击S估计量 显示英文标题

标题： The shooting S-estimator for robust regression

Viktoria Öllerer, Andreas Alfons, Christophe Croux

期刊参考： 计算统计学，第31卷，第3期，829-844页（2016年）

主题： 方法论 (stat.ME)

[45] arXiv:1506.01281 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 借记卡是否减少了现金需求？ 基于主分层因果分析的证据 显示英文标题

标题： Do debit cards decrease cash demand? Evidence from a causal analysis using Principal Stratification

Andrea Mercatanti, Fan Li

评论： 29页，4幅图

主题： 应用 (stat.AP)

[46] arXiv:1506.01286 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： PeakSegJoint：通过多个计数数据样本的联合分割实现监督峰值检测的快速方法 显示英文标题

标题： PeakSegJoint: fast supervised peak detection via joint segmentation of multiple count data samples

Toby Dylan Hocking, Guillaume Bourque

评论： 11页，5幅图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 基因组学 (q-bio.GN)

[47] arXiv:1506.01332 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 函数深度的研究 显示英文标题

标题： A Study of Functional Depths

James P. Long, Jianhua Z. Huang

评论： 25页，13幅图

主题： 方法论 (stat.ME)

[48] arXiv:1506.01338 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高斯过程中的最优变点检测 显示英文标题

标题： Optimal change point detection in Gaussian processes

Hossein Keshavarz, Clayton Scott, XuanLong Nguyen

评论： 42页，2幅图

主题： 统计理论 (math.ST) ; 信息论 (cs.IT) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[49] arXiv:1506.01349 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 材料设计中的贝叶斯优化 显示英文标题

标题： Bayesian optimization for materials design

Peter I. Frazier, Jialei Wang

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 优化与控制 (math.OC)

[50] arXiv:1506.01388 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过多分辨率弹性网将耐力跑者的成绩与训练和生理效应联系起来 显示英文标题

标题： Linking the performance of endurance runners to training and physiological effects via multi-resolution elastic net

Ioannis Kosmidis, Louis Passfield

主题： 应用 (stat.AP)