统计学

最近提交的作者和标题

• 2025年10月03日， 星期五
• 2025年10月02日， 星期四
• 2025年10月01日， 星期三
• 2025年09月30日， 星期二
• 2025年09月29日， 星期一

查看今天的 新的 变化

2025年10月03日， 星期五 (展示 首先 60 之 50 条目 )

[1] arXiv:2510.02189 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 记录2.9百万观测规模的泛北极永久冻土基础设施风险混合物理-机器学习框架 显示英文标题

标题： Hybrid Physics-ML Framework for Pan-Arctic Permafrost Infrastructure Risk at Record 2.9-Million Observation Scale

Boris Kriuk

评论： 14页，9图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[2] arXiv:2510.02152 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 低、中和大强度的多变量分布建模，无需阈值选择步骤 显示英文标题

标题： Multivariate distributional modeling of low, moderate, and large intensities without threshold selection steps

Carlo Gaetan, Philippe Naveau

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)

[3] arXiv:2510.02143 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 如何找到杰出论文：超越同行评审的自我排名作为科学影响力的强大预测因素 显示英文标题

标题： How to Find Fantastic Papers: Self-Rankings as a Powerful Predictor of Scientific Impact Beyond Peer Review

Buxin Su, Natalie Collina, Garrett Wen, Didong Li, Kyunghyun Cho, Jianqing Fan, Bingxin Zhao, Weijie Su

主题： 应用 (stat.AP) ; 人工智能 (cs.AI) ; 数字图书馆 (cs.DL) ; 机器学习 (cs.LG)

[4] arXiv:2510.02137 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过平衡不平衡队列改进医疗生存模型：一种新方法 显示英文标题

标题： Improving Survival Models in Healthcare by Balancing Imbalanced Cohorts: A Novel Approach

Catherine Ning, Dimitris Bertsimas, Johan Gagnière, Stefan Buettner, Per Eystein Loenning, Hideo Baba, Itaru Endo, Georgios Stasinos, Richard Burkhart, Federico N. Auecio, Felix Balzer, Cornelis Verhoef, Martin E. Kreis, Georgios Antonios Margonis

评论： 14页，3张图，正在JCO临床癌症信息学期刊审稿中

主题： 方法论 (stat.ME)

[5] arXiv:2510.02123 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 识别联合实验中的子群和上下文效应 显示英文标题

标题： Identifying Subgroup and Context Effects in Conjoint Experiments

Steven Wang, Isys Johnson, Jessica Grogan, Lalit Jain, Atri Rudra, Kyle Hunt, Kenneth Joseph

主题： 方法论 (stat.ME)

[6] arXiv:2510.02119 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非渐近数据分析增强在精度矩阵估计中的应用 显示英文标题

标题： Non-Asymptotic Analysis of Data Augmentation for Precision Matrix Estimation

Lucas Morisset, Adrien Hardy, Alain Durmus

评论： 神经网络国际会议2025年论文（亮点）

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

[7] arXiv:2510.02067 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 自适应核选择用于Stein变分梯度下降 显示英文标题

标题： Adaptive Kernel Selection for Stein Variational Gradient Descent

Moritz Melcher, Simon Weissmann, Ashia C. Wilson, Jakob Zech

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[8] arXiv:2510.02050 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 多数据因果发现用于统计飓风强度预测 显示英文标题

标题： Multidata Causal Discovery for Statistical Hurricane Intensity Forecasting

Saranya Ganesh S., Frederick Iat-Hin Tam, Milton S. Gomez, Marie McGraw, Mark DeMaria, Kate Musgrave, Jakob Runge, Tom Beucler

评论： 19页，7图，1表，补充材料

主题： 应用 (stat.AP) ; 机器学习 (cs.LG)

[9] arXiv:2510.01944 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 关于持续对比发散算法的统一时间收敛界限 显示英文标题

标题： Uniform-in-time convergence bounds for Persistent Contrastive Divergence Algorithms

Paul Felix Valsecchi Oliva, O. Deniz Akyildiz, Andrew Duncan

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[10] arXiv:2510.01930 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 对角线性网络的精确动力学：通过动力学平均场理论的统一分析 显示英文标题

标题： Precise Dynamics of Diagonal Linear Networks: A Unifying Analysis by Dynamical Mean-Field Theory

Sota Nishiyama, Masaaki Imaizumi

评论： 54页

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)

[11] arXiv:2510.01915 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 预测性定向后验 显示英文标题

标题： Predictively Oriented Posteriors

Yann McLatchie, Badr-Eddine Cherief-Abdellatif, David T. Frazier, Jeremias Knoblauch

评论： 40页（84页包括参考文献和附录），7图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[12] arXiv:2510.01901 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 绳结和顺序蒙特卡罗算法的方差排序 显示英文标题

标题： Knots and variance ordering of sequential Monte Carlo algorithms

Joshua J Bon, Anthony Lee

评论： 提前提交的论文。49页，5幅图

主题： 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)

[13] arXiv:2510.01874 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 深度对冲在非凸性下的局限性及对AlphaZero的呼吁 显示英文标题

标题： Deep Hedging Under Non-Convexity: Limitations and a Case for AlphaZero

Matteo Maggiolo, Giuseppe Nuti, Miroslav Štrupl, Oleg Szehr

评论： 正文15页 + 参考文献和附录18页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[14] arXiv:2510.01861 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 压缩贝叶斯张量回归 显示英文标题

标题： Compressed Bayesian Tensor Regression

Roberto Casarin, Radu Craiu, Qing Wang

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计算 (stat.CO)

[15] arXiv:2510.01840 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 可重复的类别核函数在高斯过程回归中的比较研究，带有新的基于聚类的嵌套核函数 显示英文标题

标题： A reproducible comparative study of categorical kernels for Gaussian process regression, with new clustering-based nested kernels

Raphaël Carpintero Perez (CMAP), Sébastien Da Veiga (ENSAI, CREST, RT-UQ), Josselin Garnier (CMAP, ASCII)

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[16] arXiv:2510.01806 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 针对有年龄索引的有向死亡原因网络的依赖随机块模型 显示英文标题

标题： Dependent stochastic block models for age-indexed sequences of directed causes-of-death networks

Giovanni Romanò, Cristian Castiglione, Daniele Durante

主题： 应用 (stat.AP) ; 方法论 (stat.ME)

[17] arXiv:2510.01803 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 意大利环境中对健康的影响：一种惩罚有序回归方法 显示英文标题

标题： The Perceived Influences of Environment on Health in Italy: a Penalized Ordinal Regression Approach

Mattia Stival, Angela Andreella, Gaia Bertarelli, Catarina Midões, Stefano Federico Tonellato, Enrica De Cian, Stefano Campostrini

主题： 应用 (stat.AP)

[18] arXiv:2510.01798 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： Eilers-Wittaker平滑器中的最优平滑参数 显示英文标题

标题： Optimal smoothing parameter in Eilers-Wittaker smoother

Roberto Bernal-Arencibia, Karel Garcia Medina, Ernesto Estevez-Rams, Beatriz Aragon-Fernandez

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用物理 (physics.app-ph)

[19] arXiv:2510.01771 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 面向空间数据的可扩展异步联邦建模 显示英文标题

标题： Scalable Asynchronous Federated Modeling for Spatial Data

Jianwei Shi, Sameh Abdulah, Ying Sun, Marc G. Genton

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

[20] arXiv:2510.01734 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 用点零假设的贝叶斯响应自适应随机化稳定汤普森抽样 显示英文标题

标题： Stabilizing Thompson Sampling with Point Null Bayesian Response-Adaptive Randomization

Samuel Pawel, Leonhard Held

主题： 方法论 (stat.ME)

[21] arXiv:2510.01692 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 预测日内颗粒物数量粒径分布：一种函数时间序列方法 显示英文标题

标题： Forecasting intraday particle number size distribution: A functional time series approach

Han Lin Shang, Israel Martinez Hernandez

评论： 31页，11图，2表

主题： 方法论 (stat.ME)

[22] arXiv:2510.01577 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： SLOPE 和设计具有泛化的稳健研究 显示英文标题

标题： SLOPE and Designing Robust Studies for Generalization

Xinran Miao, Jiwei Zhao, Hyunseung Kang

主题： 方法论 (stat.ME)

[23] arXiv:2510.01560 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 带有创新表示的时间序列人工智能基础模型 显示英文标题

标题： AI Foundation Model for Time Series with Innovations Representation

Lang Tong, Xinyi Wang

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[24] arXiv:2510.01468 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 高维二分类中无模型推断的重采样方法 显示英文标题

标题： Repro Samples Method for Model-Free Inference in High-Dimensional Binary Classification

Xiaotian Hou, Peng Wang, Minge Xie, Linjun Zhang

评论： arXiv管理员注：与arXiv:2403.09984有大量文本重叠

主题： 方法论 (stat.ME)

[25] arXiv:2510.01426 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 神经切线核在复杂遗传风险预测中的应用：连接基因组学中的深度学习与核方法 显示英文标题

标题： Neural Tangent Kernels for Complex Genetic Risk Prediction: Bridging Deep Learning and Kernel Methods in Genomics

Heng Ge, Qing Lu

主题： 应用 (stat.AP)

[26] arXiv:2510.01418 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： DiffKnock：基于扩散的神经网络推断敲诈统计量 显示英文标题

标题： DiffKnock: Diffusion-based Knockoff Statistics for Neural Networks Inference

Heng Ge, Qing Lu

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP) ; 机器学习 (stat.ML)

[27] arXiv:2510.01414 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 风险相变在尖峰回归中的表现：对齐驱动的良性过拟合和灾难性过拟合 显示英文标题

标题： Risk Phase Transitions in Spiked Regression: Alignment Driven Benign and Catastrophic Overfitting

Jiping Li, Rishi Sonthalia

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

[28] arXiv:2510.01358 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： M-后验理论框架：频率保证和稳健性性质 显示英文标题

标题： A theoretical framework for M-posteriors: frequentist guarantees and robustness properties

Juraj Marusic, Marco Avella Medina, Cynthia Rush

主题： 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (stat.ML)

[29] arXiv:2510.01329 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 连续增强的离散扩散模型用于类别生成建模 显示英文标题

标题： Continuously Augmented Discrete Diffusion model for Categorical Generative Modeling

Huangjie Zheng, Shansan Gong, Ruixiang Zhang, Tianrong Chen, Jiatao Gu, Mingyuan Zhou, Navdeep Jaitly, Yizhe Zhang

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[30] arXiv:2510.01291 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 私有可实现到无知转换具有近似最优样本复杂度 显示英文标题

标题： Private Realizable-to-Agnostic Transformation with Near-Optimal Sample Complexity

Bo Li, Wei Wang, Peng Ye

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[31] arXiv:2510.01267 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于机器学习和统计方法的肺癌生存预测 显示英文标题

标题： Lung Cancer Survival Prediction Using Machine Learning and Statistical Methods

Varun Vishwanathan Nair, Victor Miranda Soberanis

评论： 12页，5图

主题： 应用 (stat.AP)

[32] arXiv:2510.01190 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 具有独立高斯不确定性的二维矢量场局部发散的概率可视化高效方法 显示英文标题

标题： Efficient Probabilistic Visualization of Local Divergence of 2D Vector Fields with Independent Gaussian Uncertainty

Timbwaoga A. J. Ouermi, Eric Li, Kenneth Moreland, Dave Pugmire, Chris R. Johnson, Tushar M. Athawale

主题： 计算 (stat.CO) ; 人机交互 (cs.HC) ; 机器学习 (stat.ML)

[33] arXiv:2510.02305 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 扩散模型与流形假设：对数域平滑是几何自适应的 显示英文标题

标题： Diffusion Models and the Manifold Hypothesis: Log-Domain Smoothing is Geometry Adaptive

Tyler Farghly, Peter Potaptchik, Samuel Howard, George Deligiannidis, Jakiw Pidstrigach

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

[34] arXiv:2510.02291 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 测试时锚定用于离散扩散后验采样 显示英文标题

标题： Test-Time Anchoring for Discrete Diffusion Posterior Sampling

Litu Rout, Andreas Lugmayr, Yasamin Jafarian, Srivatsan Varadharajan, Constantine Caramanis, Sanjay Shakkottai, Ira Kemelmacher-Shlizerman

评论： 预印本

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

[35] arXiv:2510.02239 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： Drop-Muon：更新更少，收敛更快 显示英文标题

标题： Drop-Muon: Update Less, Converge Faster

Kaja Gruntkowska, Yassine Maziane, Zheng Qu, Peter Richtárik

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

[36] arXiv:2510.02224 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 从多步时间序列基础模型中高效生成相关样本路径 显示英文标题

标题： Efficiently Generating Correlated Sample Paths from Multi-step Time Series Foundation Models

Ethan Baron, Boris Oreshkin, Ruijun Ma, Hanyu Zhang, Kari Torkkola, Michael W. Mahoney, Andrew Gordon Wilson, Tatiana Konstantinova

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[37] arXiv:2510.02216 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 扩散变换器用于插补：统计效率和不确定性量化 显示英文标题

标题： Diffusion Transformers for Imputation: Statistical Efficiency and Uncertainty Quantification

Zeqi Ye, Minshuo Chen

评论： 49页，4张图表。被接受为NeurIPS 2025的海报。

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

[38] arXiv:2510.02174 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 无平坦性感知的随机梯度朗之万动力学 显示英文标题

标题： Flatness-Aware Stochastic Gradient Langevin Dynamics

Stefano Bruno, Youngsik Hwang, Jaehyeon An, Sotirios Sabanis, Dong-Young Lim

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

[39] arXiv:2510.02149 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 带有动作触发观测的强化学习 显示英文标题

标题： Reinforcement Learning with Action-Triggered Observations

Alexander Ryabchenko, Wenlong Mou

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

[40] arXiv:2510.02117 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： DAG 装饰：隐藏混杂下的结构学习连续优化 显示英文标题

标题： DAG DECORation: Continuous Optimization for Structure Learning under Hidden Confounding

Samhita Pal, James O'quinn, Kaveh Aryan, Heather Pua, James P. Long, Amir Asiaee

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 方法论 (stat.ME)

[41] arXiv:2510.02116 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 集成阈值校准用于稳定灵敏度控制 显示英文标题

标题： Ensemble Threshold Calibration for Stable Sensitivity Control

John N. Daras

评论： 10页，6表

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 数据库 (cs.DB) ; 机器学习 (stat.ML)

[42] arXiv:2510.02073 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 从光电容积描记术中推断光学组织特性使用混合摊销推理 显示英文标题

标题： Inferring Optical Tissue Properties from Photoplethysmography using Hybrid Amortized Inference

Jens Behrmann, Maria R. Cervera, Antoine Wehenkel, Andrew C. Miller, Albert Cerussi, Pranay Jain, Vivek Venugopal, Shijie Yan, Guillermo Sapiro, Luca Pegolotti, Jörn-Henrik Jacobsen

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 生物物理 (physics.bio-ph) ; 机器学习 (stat.ML)

[43] arXiv:2510.02056 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 自适应异构归一化流的混合方法用于稳健变分推断 显示英文标题

标题： Adaptive Heterogeneous Mixtures of Normalising Flows for Robust Variational Inference

Benjamin Wiriyapong, Oktay Karakuş, Kirill Sidorov

评论： 2 图表和2 表格

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[44] arXiv:2510.01969 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多类分类中具有通用损失函数的对抗鲁棒性的下界 显示英文标题

标题： Lower Bounds on Adversarial Robustness for Multiclass Classification with General Loss Functions

Camilo Andrés García Trillos, Nicolás García Trillos

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

[45] arXiv:2510.01941 (交叉列表自 math.PR) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 一种去偏伯努利工厂和概率的无偏估计 显示英文标题

标题： A debiased Bernoulli factory and unbiased estimation of a probability

Jere Koskela, Toni Karvonen, Krzysztof Łatuszyński, Dario Spanò

评论： 8页

主题： 概率 (math.PR) ; 统计理论 (math.ST) ; 计算 (stat.CO)

[46] arXiv:2510.01810 (交叉列表自 cs.MS) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于Z分数的方法及其在生物监测中的应用：对职业足球运动员和自行车运动员的扩展分析 显示英文标题

标题： Z-scores-based methods and their application to biological monitoring: An extended analysis of professional soccer players and cyclists athletes

Geoffroy C.B. Berthelot (IRMES - URP\_7329, RELAIS), Brigitte Gelein (ENSAI, IRMAR), Eric Meinadier (FFC), Emmanuel Orhant (FFF), Jérôme Dedecker (MAP5 - UMR 8145)

主题： 数学软件 (cs.MS) ; 应用 (stat.AP)

[47] arXiv:2510.01763 (交叉列表自 eess.SP) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 根据Wasserstein半径的大小进行精确或近似Wasserstein分布鲁棒估计 显示英文标题

标题： Exactly or Approximately Wasserstein Distributionally Robust Estimation According to Wasserstein Radii Being Small or Large

Xiao Ding, Enbin Song, Dunbiao Niu, Zhujun Cao, Qingjiang Shi

主题： 信号处理 (eess.SP) ; 优化与控制 (math.OC) ; 统计理论 (math.ST)

[48] arXiv:2510.01666 (交叉列表自 eess.IV) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： Median2Median：图像中结构化噪声的零样本抑制 显示英文标题

标题： Median2Median: Zero-shot Suppression of Structured Noise in Images

Jianxu Wang, Ge Wang

评论： 13页，6张图，尚未发表

主题： 图像与视频处理 (eess.IV) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 定量方法 (q-bio.QM) ; 机器学习 (stat.ML)

[49] arXiv:2510.01449 (交叉列表自 physics.soc-ph) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过公共交通提高可及性有利于当地经济：罗马新地铁线的影响 显示英文标题

标题： Increasing accessibility by public transport benefits local economy: the effect of a new metro line in Rome

Francesco Marzolla, Bruno Campanelli, Hygor Piaget Monteiro Melo, Matteo Bruno, Vittorio Loreto

主题： 物理与社会 (physics.soc-ph) ; 应用 (stat.AP)

[50] arXiv:2510.01349 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 是否增强？ 诊断分布对称性破坏 显示英文标题

标题： To Augment or Not to Augment? Diagnosing Distributional Symmetry Breaking

Hannah Lawrence, Elyssa Hofgard, Vasco Portilheiro, Yuxuan Chen, Tess Smidt, Robin Walters

评论： 这篇论文的简短版本于2025年4月在ICLR AI4Mat研讨会上发表

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)