统计学

2019年01月 的作者和标题

[201] arXiv:1901.05722 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 2019年国际手球联合会男子手球锦标赛的预测 - 一种方差小于均值的稀疏计数数据回归模型 显示英文标题

标题： Prediction of the 2019 IHF World Men's Handball Championship - An underdispersed sparse count data regression model

Andreas Groll, Jonas Heiner, Gunther Schauberger, Jörn Uhrmeister

评论： arXiv管理员备注：与arXiv:1806.03208有大量文本重叠

主题： 应用 (stat.AP)

[202] arXiv:1901.05739 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： $K$-基于右删失数据的综合非比例风险检验 显示英文标题

标题： $K$-sample omnibus non-proportional hazards tests based on right-censored data

Malka Gorfine, Matan Schlesinger, Li Hsu

主题： 方法论 (stat.ME)

[203] arXiv:1901.05764 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 右删失NA随机变量的核平滑估计的强渐近性质 显示英文标题

标题： Strong Asymptotic Properties of Kernel Smoothing Estimation for NA Random Variables with Right Censoring

Jianhua Shi, Jiansen Xu, Jinfeng Xu

主题： 统计理论 (math.ST)

[204] arXiv:1901.05796 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于得分的检验用于解释线性混合模型中的高层异质性 显示英文标题

标题： Score-based Tests for Explaining Upper-Level Heterogeneity in Linear Mixed Models

Ting Wang, Edgar C. Merkle, Joaquin A. Anguera, Brandon M. Turner

主题： 方法论 (stat.ME)

[205] arXiv:1901.05947 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 树上的随机梯度下降：一种自适应且稳健的随机凸优化方法 显示英文标题

标题： Stochastic Gradient Descent on a Tree: an Adaptive and Robust Approach to Stochastic Convex Optimization

Sattar Vakili, Sudeep Salgia, Qing Zhao

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

[206] arXiv:1901.06016 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用矩阵变分深度高斯过程学习无机化合物的形成能 显示英文标题

标题： Learning formation energy of inorganic compounds using matrix variate deep Gaussian process

Saket Mishra, Piyush Tagade

评论： 在进一步分析中，作者发现将Gegenbauer多项式与径向分布函数和角分布函数结合使用是不合适的。由于错误地使用了指纹识别技术，作者撤回了论文。

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 应用 (stat.AP)

[207] arXiv:1901.06020 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 期望值为基础的目标的梯度 显示英文标题

标题： GO Gradient for Expectation-Based Objectives

Yulai Cong, Miaoyun Zhao, Ke Bai, Lawrence Carin

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[208] arXiv:1901.06030 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种稳健的函数时间序列预测方法 显示英文标题

标题： A robust functional time series forecasting method

Han Lin Shang

评论： 24页，6图，4表，即将发表于《统计计算与模拟杂志》

期刊参考： https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00949655.2019.1572146

主题： 方法论 (stat.ME)

[209] arXiv:1901.06033 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 连续的庞加莱变分自编码器层次表示 显示英文标题

标题： Continuous Hierarchical Representations with Poincaré Variational Auto-Encoders

Emile Mathieu, Charline Le Lan, Chris J. Maddison, Ryota Tomioka, Yee Whye Teh

评论： 神经信息处理系统进展

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[210] arXiv:1901.06075 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 凸双聚类和协同聚类的分裂方法 显示英文标题

标题： Splitting Methods for Convex Bi-Clustering and Co-Clustering

Michael Weylandt

评论： 将出现在IEEE DSW 2019上

期刊参考： DSW 2019：2019年IEEE数据科学研讨会论文集，第237-244页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 计算 (stat.CO)

[211] arXiv:1901.06077 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 带有辅助深度生成模型的核变化点检测 显示英文标题

标题： Kernel Change-point Detection with Auxiliary Deep Generative Models

Wei-Cheng Chang, Chun-Liang Li, Yiming Yang, Barnabás Póczos

评论： 将出现在ICLR 2019上

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[212] arXiv:1901.06082 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 概率对称性和不变神经网络 显示英文标题

标题： Probabilistic symmetries and invariant neural networks

Benjamin Bloem-Reddy, Yee Whye Teh

评论： 修订后的结构更清晰；修正了小错误；已纳入审稿人意见以供发表

期刊参考： 机器学习研究杂志，21(90):1-61，2020

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[213] arXiv:1901.06116 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非凸矩形矩阵补全通过梯度下降 without$\ell_{2,\infty}$正则化 显示英文标题

标题： Nonconvex Rectangular Matrix Completion via Gradient Descent without $\ell_{2,\infty}$ Regularization

Ji Chen, Dekai Liu, Xiaodong Li

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[214] arXiv:1901.06201 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于潜在变量模型的贝叶斯网络在约简规范形式中的优化实现 显示英文标题

标题： Optimized Realization of Bayesian Networks in Reduced Normal Form using Latent Variable Model

Giovanni Di Gennaro, Amedeo Buonanno, Francesco A. N. Palmieri

评论： 20页，8图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[215] arXiv:1901.06211 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种用于建模有界结果的随机森林方法 显示英文标题

标题： A Random Forest Approach for Modeling Bounded Outcomes

Leonie Weinhold, Matthias Schmid, Marvin N. Wright, Moritz Berger

评论： 19页，5图

主题： 方法论 (stat.ME)

[216] arXiv:1901.06386 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用高斯几何公式对函数数据的置信带 显示英文标题

标题： Simultaneous Confidence Bands for Functional Data Using the Gaussian Kinematic Formula

Fabian J.E. Telschow, Armin Schwartzman

主题： 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[217] arXiv:1901.06414 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 山毛榉：深度神经网络边缘计算的拟凸正则化 显示英文标题

标题： Foothill: A Quasiconvex Regularization for Edge Computing of Deep Neural Networks

Mouloud Belbahri, Eyyüb Sari, Sajad Darabi, Vahid Partovi Nia

评论： 被第16届国际图像分析与识别会议（ICIAR 2019）接收

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[218] arXiv:1901.06415 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用于分析和模拟大规模多离散-连续交通行为数据的双部分生成模型框架 显示英文标题

标题： A bi-partite generative model framework for analyzing and simulating large scale multiple discrete-continuous travel behaviour data

Melvin Wong, Bilal Farooq

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[219] arXiv:1901.06418 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 全变分正则化的综合与分析 显示英文标题

标题： Synthesis and analysis in total variation regularization

Francesco Ortelli, Sara van de Geer

主题： 统计理论 (math.ST)

[220] arXiv:1901.06428 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 蒙特卡罗方法的不合理有效性 显示英文标题

标题： Unreasonable effectiveness of Monte Carlo

Art B. Owen

主题： 计算 (stat.CO) ; 数值分析 (math.NA)

[221] arXiv:1901.06462 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯伪后验合成用于数据隐私保护 显示英文标题

标题： Bayesian Pseudo Posterior Synthesis for Data Privacy Protection

Jingchen Hu, Terrance D. Savitsky

评论： 这是用来替换arXiv:1908.07639的

主题： 统计理论 (math.ST) ; 应用 (stat.AP) ; 方法论 (stat.ME)

[222] arXiv:1901.06478 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 核范数正则化多元线性回归的调参选择规则 显示英文标题

标题： Tuning parameter selection rules for nuclear norm regularized multivariate linear regression

Pan Shang, Lingchen Kong

主题： 统计理论 (math.ST)

[223] arXiv:1901.06656 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用局部误差信号训练神经网络 显示英文标题

标题： Training Neural Networks with Local Error Signals

Arild Nøkland, Lars Hiller Eidnes

评论： 被ICML 2019接收

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)

[224] arXiv:1901.06708 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 拟合混合分布到数据：教程 显示英文标题

标题： Fitting A Mixture Distribution to Data: Tutorial

Benyamin Ghojogh, Aydin Ghojogh, Mark Crowley, Fakhri Karray

评论： 12页，9图，1表。此版本更正了一些拼写错误

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

[225] arXiv:1901.06750 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 有限样本中进行准确参数推断的简单方法 显示英文标题

标题： A simple recipe for making accurate parametric inference in finite sample

Stéphane Guerrier, Mucyo Karemera, Samuel Orso, Maria-Pia Victoria-Feser

主题： 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)

[226] arXiv:1901.06766 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 理解与预测具有网络交通流、天气和事件时空特征的出行时间 显示英文标题

标题： Understanding and predicting travel time with spatio-temporal features of network traffic flow, weather and incidents

Shuguan Yang, Sean Qian

期刊参考： IEEE智能交通系统杂志，2019年，第3卷，221-234

主题： 应用 (stat.AP)

[227] arXiv:1901.06889 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一个统计显著结果下原假设的后验概率 显示英文标题

标题： The posterior probability of a null hypothesis given a statistically significant result

Daniel J. Schad, Shravan Vasishth

主题： 应用 (stat.AP)

[228] arXiv:1901.07090 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 谱图分析：统一解释与现代视角 显示英文标题

标题： Spectral Graph Analysis: A Unified Explanation and Modern Perspectives

Subhadeep Mukhopadhyay, Kaijun Wang

评论： 论文的第一稿写于2015年6月

主题： 统计理论 (math.ST) ; 计算 (stat.CO)

[229] arXiv:1901.07114 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 将神经网络训练为学习数据自适应核：可证明的表示和近似优势 显示英文标题

标题： Training Neural Networks as Learning Data-adaptive Kernels: Provable Representation and Approximation Benefits

Xialiang Dou, Tengyuan Liang

评论： 38页，5图

期刊参考： 美国统计协会杂志（2020）

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

[230] arXiv:1901.07147 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 惩罚交互估计用于超高维二次回归 显示英文标题

标题： Penalized Interaction Estimation for Ultrahigh Dimensional Quadratic Regression

Cheng Wang, Binyan Jiang, Liping Zhu

评论： 33页，2张图和3张表

主题： 方法论 (stat.ME)

[231] arXiv:1901.07150 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高维差分网络的快速迭代算法 显示英文标题

标题： A Fast Iterative Algorithm for High-dimensional Differential Network

Zhou Tang, Zhangsheng Yu, Cheng Wang

评论： 13页 3图和2表

主题： 计算 (stat.CO)

[232] arXiv:1901.07152 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度神经网络的敏感性分析 显示英文标题

标题： Sensitivity Analysis of Deep Neural Networks

Hai Shu, Hongtu Zhu

评论： 被AAAI-19接受

期刊参考： AAAI人工智能大会（2019），第4943-4950页

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

[233] arXiv:1901.07229 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 从数据中学习的流形上的快速且鲁棒的最短路径 显示英文标题

标题： Fast and Robust Shortest Paths on Manifolds Learned from Data

Georgios Arvanitidis, Søren Hauberg, Philipp Hennig, Michael Schober

评论： 被人工智能与统计学会议（AISTATS）2019接受

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[234] arXiv:1901.07277 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 最小惩罚和斜率启发式：综述 显示英文标题

标题： Minimal penalties and the slope heuristics: a survey

Sylvain Arlot (LMO, CELESTE)

期刊参考： 法国统计学会杂志，法国统计学会和法国数学学会，2019年，最小惩罚与斜率启发式：一项综述，160（3），第1-106页

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

[235] arXiv:1901.07298 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在线估计模式序列中的多个动态图 显示英文标题

标题： Online Estimation of Multiple Dynamic Graphs in Pattern Sequences

Jimmy Gaudreault, Arunabh Saxena, Hideaki Shimazaki

评论： 8页，4图 v2：IJCNN 2019，结果不变

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn) ; 机器学习 (cs.LG) ; 神经与进化计算 (cs.NE) ; 神经与认知 (q-bio.NC)

[236] arXiv:1901.07300 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 模态聚类渐近性及其在带宽选择中的应用 显示英文标题

标题： Modal clustering asymptotics with applications to bandwidth selection

Alessandro Casa, José E. Chacón, Giovanna Menardi

期刊参考： 电子期刊统计学，14（1） 835-856，2020

主题： 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[237] arXiv:1901.07318 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 可兴奋介质的非线性动力学随机模型的空间定位 显示英文标题

标题： Spatial localization for nonlinear dynamical stochastic models for excitable media

Nan Chen, Andrew J. Majda, Xin T. Tong

评论： 34页，9图

主题： 统计理论 (math.ST)

[238] arXiv:1901.07396 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于解释变量测量误差的高斯-对数高斯空间模型的硝酸盐浓度贝叶斯预测 显示英文标题

标题： Bayesian Prediction of Nitrate Concentration Using a Gaussian Log-Gaussian Spatial Model with Measurement Error in Explanatory Variables

Vahid Tadayon

评论： 本文因伪造作者身份已被arXiv管理员移除

主题： 应用 (stat.AP)

[239] arXiv:1901.07413 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用两个不同的带标签输出类建模数值系统 显示英文标题

标题： Modelling Numerical Systems with Two Distinct Labelled Output Classes

Louise Kimpton, Peter Challenor, Daniel Williamson

评论： 带有错误的旧版本

主题： 方法论 (stat.ME)

[240] arXiv:1901.07445 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 随机动量方法在Wasserstein距离中的加速线性收敛 显示英文标题

标题： Accelerated Linear Convergence of Stochastic Momentum Methods in Wasserstein Distances

Bugra Can, Mert Gurbuzbalaban, Lingjiong Zhu

评论： 72页

期刊参考： 国际机器学习大会 2019 年，891-901

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

[241] arXiv:1901.07473 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 康威-麦克斯韦-泊松 GARMA 模型用于计数数据 显示英文标题

标题： A Conway-Maxwell-Poisson GARMA Model for Count Data

Ricardo S Ehlers

主题： 计算 (stat.CO)

[242] arXiv:1901.07504 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯加法回归树和通用BART模型 显示英文标题

标题： Bayesian additive regression trees and the General BART model

Yaoyuan Vincent Tan, Jason Roy

主题： 应用 (stat.AP)

[243] arXiv:1901.07506 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 正则化加权切比雪夫逼近用于支持估计 显示英文标题

标题： Regularized Weighted Chebyshev Approximations for Support Estimation

I (Eli)Chien, Olgica Milenkovic

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[244] arXiv:1901.07515 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 伯恩斯坦多项式模型用于非参数多变量密度 显示英文标题

标题： Bernstein Polynomial Model for Nonparametric Multivariate Density

Tao Wang, Zhong Guan

评论： 30页，2张图，最终版本将发表在《统计学》上

主题： 方法论 (stat.ME)

[245] arXiv:1901.07593 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 统计形状的聚合成对分类 显示英文标题

标题： Aggregated Pairwise Classification of Statistical Shapes

Min Ho Cho, Sebastian Kurtek, Steven N. MacEachern

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)

[246] arXiv:1901.07599 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 功能连续回归 显示英文标题

标题： Functional continuum regression

Zhiyang Zhou

期刊参考： 多元分析杂志 173: 328-346 (2019)

主题： 方法论 (stat.ME)

[247] arXiv:1901.07607 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 按需移动与固定路线公共交通系统：对低收入社区旅行者偏好的评估 显示英文标题

标题： Mobility-on-demand versus fixed-route transit systems: an evaluation of traveler preferences in low-income communities

Xiang Yan, Xilei Zhao, Yuan Han, Pascal Van Hentenryck, Tawanna Dillahunt

评论： 27页，2图

主题： 应用 (stat.AP)

[248] arXiv:1901.07618 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多分形星形颗粒的建模与仿真 显示英文标题

标题： Modelling and simulation of multifractal star-shaped particles

Alfredo Alegría

主题： 统计理论 (math.ST)

[249] arXiv:1901.07693 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 分布鲁棒逆协方差估计中的最优不确定性大小 显示英文标题

标题： Optimal Uncertainty Size in Distributionally Robust Inverse Covariance Estimation

Jose Blanchet, Nian Si

主题： 统计理论 (math.ST) ; 优化与控制 (math.OC)

[250] arXiv:1901.07710 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 统一的非归一化模型统计效率估计框架 显示英文标题

标题： Unified estimation framework for unnormalized models with statistical efficiency

Masatoshi Uehara, Takafumi Kanamori, Takashi Takenouchi, Takeru Matsuda

评论： 将出现在AISTATS 2020上

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)