统计学

2018年02月 的作者和标题

[1] arXiv:1802.00001 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 近似平方随机矩阵的满射性 显示英文标题

标题： Surjectivity of near square random matrices

Hoi H. Nguyen, Elliot Paquette

评论： 20页

主题： 统计理论 (math.ST) ; 组合数学 (math.CO) ; 数论 (math.NT) ; 概率 (math.PR)

[2] arXiv:1802.00021 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 对统计校准的再思考：非渐近理论与面向预测的最优性 显示英文标题

标题： Another Look at Statistical Calibration: A Non-Asymptotic Theory and Prediction-Oriented Optimality

Xiaowu Dai, Peter Chien

主题： 方法论 (stat.ME)

[3] arXiv:1802.00032 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 二元双部网络上的耦合几何：模式几何和嵌套性的假设检验 显示英文标题

标题： Coupling geometry on binary bipartite networks: hypotheses testing on pattern geometry and nestedness

Jiahui Guan, Hsieh Fushing

主题： 应用 (stat.AP)

[4] arXiv:1802.00043 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 增量核PCA和Nyström方法 显示英文标题

标题： Incremental kernel PCA and the Nyström method

Fredrik Hallgren, Paul Northrop

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[5] arXiv:1802.00045 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 复合高斯过程：可扩展计算与性能分析 显示英文标题

标题： Composite Gaussian Processes: Scalable Computation and Performance Analysis

Xiuming Liu, Dave Zachariah, Edith C. H. Ngai

主题： 机器学习 (stat.ML)

[6] arXiv:1802.00086 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用深度网络优化不可分解度量 显示英文标题

标题： Optimizing Non-decomposable Measures with Deep Networks

Amartya Sanyal, Pawan Kumar, Purushottam Kar, Sanjay Chawla, Fabrizio Sebastiani

期刊参考： 最终版本发表于《机器学习》，107(8-10):1597-1620，2018年

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[7] arXiv:1802.00130 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 分布式牛顿方法用于深度神经网络 显示英文标题

标题： Distributed Newton Methods for Deep Neural Networks

Chien-Chih Wang, Kent Loong Tan, Chun-Ting Chen, Yu-Hsiang Lin, S. Sathiya Keerthi, Dhruv Mahajan, S. Sundararajan, Chih-Jen Lin

评论： 补充材料和实验代码可在以下网址获取：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/dnn

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC)

[8] arXiv:1802.00151 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用于在SAS中进行多峰性检验的宏 显示英文标题

标题： Macros to Conduct Tests of Multimodality in SAS

Zachariah Neville, Naomi Brownstein

评论： 14页，加上附录和参考文献。3张表格和3张图表分别在文末的表格和图表部分

主题： 计算 (stat.CO)

[9] arXiv:1802.00211 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 霍夫丁关于马尔可夫链的引理及其在统计学习中的应用 显示英文标题

标题： Hoeffding's lemma for Markov Chains and its applications to statistical learning

Jianqing Fan, Bai Jiang, Qiang Sun

主题： 统计理论 (math.ST)

[10] arXiv:1802.00228 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 复合假设的法医学证据强度：固定先验分位数的经验贝叶斯观点 显示英文标题

标题： Strength of forensic evidence for composite hypotheses: An empirical Bayes view with a fixed prior quantile

Bert van Es

主题： 应用 (stat.AP)

[11] arXiv:1802.00243 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 逻辑回归模型的贪心主动学习算法 显示英文标题

标题： Greedy Active Learning Algorithm for Logistic Regression Models

Hsiang-Ling Hsu, Yuan-Chin Ivan Chang, Ray-Bing Chen

主题： 机器学习 (stat.ML)

[12] arXiv:1802.00381 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 信号加噪声矩阵模型：特征向量偏差和波动 显示英文标题

标题： Signal-plus-noise matrix models: eigenvector deviations and fluctuations

Joshua Cape, Minh Tang, Carey E. Priebe

评论： 12页，2图，1表

主题： 统计理论 (math.ST)

[13] arXiv:1802.00430 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 线性化二元回归 显示英文标题

标题： Linearized Binary Regression

Andrew S. Lan, Mung Chiang, Christoph Studer

评论： 将在CISS上展示（http://ee-ciss.princeton.edu/）

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

[14] arXiv:1802.00474 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过拟合优度的贝叶斯建模 显示英文标题

标题： Bayesian Modeling via Goodness-of-fit

Subhadeep (Deep)Mukhopadhyay, Douglas Fletcher

评论： 修订版

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

[15] arXiv:1802.00495 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用于中等计算环境的大规模空间数据集的实用贝叶斯建模与推断 显示英文标题

标题： Practical Bayesian Modeling and Inference for Massive Spatial Datasets On Modest Computing Environments

Lu Zhang, Abhirup Datta, Sudipto Banerjee

评论： 20页，4图，2表

期刊参考： 统计分析与数据挖掘 2019

主题： 方法论 (stat.ME)

[16] arXiv:1802.00515 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过高斯脊函数的降维 显示英文标题

标题： Dimension Reduction via Gaussian Ridge Functions

Pranay Seshadri, Shaowu Yuchi, Geoffrey T. Parks

主题： 方法论 (stat.ME) ; 泛函分析 (math.FA)

[17] arXiv:1802.00517 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 零调整的 Birnbaum-Saunders 回归模型 显示英文标题

标题： Zero-adjusted Birnbaum-Saunders regression model

Vera Tomazella, Juvêncio S. Nobre, Gustavo H.A. Pereira, Manoel Santos-Neto

评论： 13页 9图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)

[18] arXiv:1802.00527 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过重新定义胜利的含义来预测技能游戏的结果 显示英文标题

标题： Predicting outcomes for games of skill by redefining what it means to win

J. Scott Moreland, Matthew C. Superdock

评论： 模型可在 https://github.com/morelandjs/melo 公开获取。

主题： 方法论 (stat.ME)

[19] arXiv:1802.00530 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 可扩展的莱维过程先验用于谱核学习 显示英文标题

标题： Scalable Lévy Process Priors for Spectral Kernel Learning

Phillip A. Jang, Andrew E. Loeb, Matthew B. Davidow, Andrew Gordon Wilson

评论： 出现在《神经信息处理系统大会第30届会议论文集》（NIPS），2017年

期刊参考： 神经信息处理系统大会第30届（NIPS），2017

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

[20] arXiv:1802.00555 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于误指量化回归中的预测风险 显示英文标题

标题： On the Predictive Risk in Misspecified Quantile Regression

Alexander Giessing, Xuming He

主题： 统计理论 (math.ST)

[21] arXiv:1802.00568 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 变分推理在主题模型中的不稳定性 显示英文标题

标题： An Instability in Variational Inference for Topic Models

Behrooz Ghorbani, Hamid Javadi, Andrea Montanari

评论： 69页；18个PDF图表

主题： 机器学习 (stat.ML)

[22] arXiv:1802.00578 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于来自泊松-狄利克雷分布的多个样本的估计中的反向现象 显示英文标题

标题： A reversal phenomenon in estimation based on multiple samples from the Poisson--Dirichlet distribution

Koji Tsukuda, Shuhei Mano

评论： 20页

主题： 统计理论 (math.ST)

[23] arXiv:1802.00665 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种估计具有时间相关协变量的Cox模型的新方法及其在医疗费用数据中的应用 显示英文标题

标题： A novel approach to estimate the Cox model with temporal covariates and its application to medical cost data

Xiaoqi Zhang, Xiaobing Zhao, Yanqiao Zheng

评论： 16页，2图

主题： 方法论 (stat.ME)

[24] arXiv:1802.00677 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用于不足仿真模型的随机克里金法 显示英文标题

标题： Stochastic Kriging for Inadequate Simulation Models

Lu Zou, Xiaowei Zhang

主题： 方法论 (stat.ME)

[25] arXiv:1802.00796 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 从分位数隐含似然的贝叶斯计算 显示英文标题

标题： Bayes Calculations from Quantile Implied Likelihood

George Karabatsos, Fabrizio Leisen

主题： 方法论 (stat.ME)

[26] arXiv:1802.00828 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用共表达差异网络分析（CoDiNA）比较多个网络 显示英文标题

标题： Comparing multiple networks using the Co-expression Differential Network Analysis (CoDiNA)

Deisy Morselli Gysi, Tiago Miranda Fragoso, Volker Buskamp, Eivind Almaas, Katja Nowick

主题： 计算 (stat.CO) ; 分子网络 (q-bio.MN) ; 应用 (stat.AP)

[27] arXiv:1802.00842 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 2016年的投票模式：使用多级回归和后分层（MRP）对选举前民意调查的探索 显示英文标题

标题： Voting patterns in 2016: Exploration using multilevel regression and poststratification (MRP) on pre-election polls

Rob Trangucci, Imad Ali, Andrew Gelman, Doug Rivers

主题： 应用 (stat.AP) ; 计量经济学 (econ.EM)

[28] arXiv:1802.00852 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于代理随机过程的动力系统参数和不确定性估计 显示英文标题

标题： Parameter and Uncertainty Estimation for Dynamical Systems Using Surrogate Stochastic Processes

M. Chung, M. Binois, R.B. Gramacy, D.J. Moquin, A.P. Smith, A.M. Smith

评论： 24页，9图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 数值分析 (math.NA)

[29] arXiv:1802.00967 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 哪位足球运动员最像梅西？ 统计分析 显示英文标题

标题： Which Football Player Bears Most Resemblance to Messi? A Statistical Analysis

Jiri Mazurek

评论： 12页，10图

主题： 其他统计 (stat.OT)

[30] arXiv:1802.00982 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 不确定参数的盈余过程中的Malliavin导数与混合分数布朗运动 显示英文标题

标题： Malliavin Derivative for the Unknown Parameter in surplus process with mixed fractional Brownian motion

Chunhao Cai, Yingzhong Huang

评论： 在V3和V4的定理3.1的证明中，我们没有给出适当的引用，而且该定理中还存在错误。

主题： 统计理论 (math.ST)

[31] arXiv:1802.00994 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种基于幂级数稀释算子的新整数值AR(1)过程 显示英文标题

标题： A new integer-valued AR(1) process based on power series thinning operator

Eisa Mahmoudi, Ameneh Rostami, Rasool Roozegar

主题： 应用 (stat.AP)

[32] arXiv:1802.00996 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 评估插值和外推点的预测误差 显示英文标题

标题： Assessing Prediction Error at Interpolation and Extrapolation Points

Assaf Rabinowicz, Saharon Rosset

评论： 修正了拼写错误和编辑更改。内容保持不变

主题： 方法论 (stat.ME)

[33] arXiv:1802.00998 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： nflWAR：一种可重复的美式足球进攻球员评估方法 显示英文标题

标题： nflWAR: A Reproducible Method for Offensive Player Evaluation in Football

Ronald Yurko, Samuel Ventura, Maksim Horowitz

评论： 43页，21张图表，于NESSIS 2017会议发表

主题： 应用 (stat.AP)

[34] arXiv:1802.01018 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 随机化检验对非分类协变量平衡的条件 显示英文标题

标题： Randomization Tests that Condition on Non-Categorical Covariate Balance

Zach Branson, Luke Miratrix

评论： 54页，12图

主题： 方法论 (stat.ME)

[35] arXiv:1802.01041 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 伽马分布的距离度量 显示英文标题

标题： Distance Metrics for Gamma Distributions

Colin M. McCrimmon

评论： 4页，1图

主题： 统计理论 (math.ST)

[36] arXiv:1802.01053 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用泊松二项式广义线性模型揭示选民偏好 显示英文标题

标题： Using Poisson Binomial GLMs to Reveal Voter Preferences

Evan Rosenman, Nitin Viswanathan

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 应用 (stat.AP) ; 计算 (stat.CO)

[37] arXiv:1802.01056 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 湍流流动数值模拟中统计量时间平均的不确定性量化 显示英文标题

标题： Uncertainty Quantification of the time averaging of a Statistics Computed from Numerical Simulation of Turbulent Flow

Pooriya Beyhaghi, Shahrouz Alimohammadi, Thomas Bewley

主题： 统计理论 (math.ST) ; 计算物理 (physics.comp-ph)

[38] arXiv:1802.01071 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 分层对抗性学习推理 显示英文标题

标题： Hierarchical Adversarially Learned Inference

Mohamed Ishmael Belghazi, Sai Rajeswar, Olivier Mastropietro, Negar Rostamzadeh, Jovana Mitrovic, Aaron Courville

评论： 18页，7图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[39] arXiv:1802.01085 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： INLA走向极端：用于估计高时空分位数的贝叶斯尾部回归 显示英文标题

标题： INLA goes extreme: Bayesian tail regression for the estimation of high spatio-temporal quantiles

Thomas Opitz, Raphaël Huser, Haakon Bakka, Håvard Rue

主题： 方法论 (stat.ME)

[40] arXiv:1802.01141 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 家族全基因组关联研究数据中多个重要单核苷酸多态性的同时选择 显示英文标题

标题： Simultaneous Selection of Multiple Important Single Nucleotide Polymorphisms in Familial Genome Wide Association Studies Data

Subhabrata Majumdar, Saonli Basu, Matt McGue, Snigdhansu Chatterjee

评论： 发表于《科学报告》

期刊参考： 《科学报告》第13卷，文章编号：8476（2023）

主题： 应用 (stat.AP)

[41] arXiv:1802.01152 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在度量空间上区分测度的测试 显示英文标题

标题： Testing to distinguish measures on metric spaces

Andrew J. Blumberg, Prithwish Bhaumik, Stephen G. Walker

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计算几何 (cs.CG) ; 机器学习 (stat.ML)

[42] arXiv:1802.01227 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于Copula的部分相关性筛选：一种联合且稳健的方法 显示英文标题

标题： Copula-based Partial Correlation Screening: a Joint and Robust Approach

Xiaochao Xia, Jialiang Li

评论： 50页，1图，10表

主题： 统计理论 (math.ST)

[43] arXiv:1802.01245 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 大型维数数据矩阵的奇异值分布，其列具有不同的相关性 显示英文标题

标题： On singular value distribution of large dimensional data matrices whose columns have different correlations

Yanqing Yin

评论： 这篇论文的最终版本将发表在《统计学》上

主题： 统计理论 (math.ST) ; 概率 (math.PR)

[44] arXiv:1802.01301 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 计算机系统和自动皮肤镜图像黑色素瘤检测的排名标准比较 显示英文标题

标题： Comparison of computer systems and ranking criteria for automatic melanoma detection in dermoscopic images

Kajsa Møllersen, Maciel Zortea, Thomas R. Schopf, Herbert Kirchesch, Fred Godtliebsen

期刊参考： PLoS ONE 12(12): e0190112，2017

主题： 机器学习 (stat.ML)

[45] arXiv:1802.01334 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 信息辅助的字典学习用于fMRI数据分析 显示英文标题

标题： Information Assisted Dictionary Learning for fMRI data analysis

Manuel Morante, Yannis Kopsinis, Sergios Theodoridis, Athanassios Protopapas

评论： 46页，19图，对IADL算法在合成和真实fMRI数据上的完整研究

主题： 机器学习 (stat.ML)

[46] arXiv:1802.01396 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 要理解深度学习，我们需要理解核学习 显示英文标题

标题： To understand deep learning we need to understand kernel learning

Mikhail Belkin, Siyuan Ma, Soumik Mandal

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[47] arXiv:1802.01421 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 神经网络的一阶对抗脆弱性与输入维度 显示英文标题

标题： First-order Adversarial Vulnerability of Neural Networks and Input Dimension

Carl-Johann Simon-Gabriel, Yann Ollivier, Léon Bottou, Bernhard Schölkopf, David Lopez-Paz

评论： 之前称为：“对抗性脆弱性随着输入维度增加而增加的神经网络”。正文和参考文献共9页，附录11页，14幅图

期刊参考： ICML 2019论文集

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (cs.LG)

[48] arXiv:1802.01428 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 重新思考非劣效性：优化治疗持续时间的实用试验设计 显示英文标题

标题： Re-thinking non-inferiority: a practical trial design for optimising treatment duration

Matteo Quartagno, A. Sarah Walker, James R. Carpenter, Patrick P.J. Phillips, Mahesh K.B. Parmar

主题： 方法论 (stat.ME)

[49] arXiv:1802.01435 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种恢复图像分类器训练集分布的方法 显示英文标题

标题： A Method for Restoring the Training Set Distribution in an Image Classifier

Alexey Chaplygin, Joshua Chacksfield

评论： 9页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 人工智能 (cs.AI) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)

[50] arXiv:1802.01535 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于超额的尾部依赖非线性回归 显示英文标题

标题： Exceedance-based nonlinear regression of tail dependence

Linda Mhalla, Thomas Opitz, Valérie Chavez-Demoulin

评论： 24页，11图

主题： 方法论 (stat.ME)