统计学

2013年01月 的作者和标题

[1] arXiv:1301.0118 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 两个信封问题：悖论还是错误推理？ 显示英文标题

标题： The Two Envelope Problem: a Paradox or Fallacious Reasoning?

Aris Spanos

主题： 方法论 (stat.ME)

[2] arXiv:1301.0142 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于非参数Copula的半监督领域自适应 显示英文标题

标题： Semi-Supervised Domain Adaptation with Non-Parametric Copulas

David Lopez-Paz, José Miguel Hernández-Lobato, Bernhard Schölkopf

评论： 9页，发表于《神经信息处理系统进展》第25卷

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[3] arXiv:1301.0211 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 稀疏性和正则化方法专刊导论 显示英文标题

标题： Introduction to the Special Issue on Sparsity and Regularization Methods

Jon Wellner, Tong Zhang

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/12-STS409 的《统计科学》(http://www.imstat.org/sts/)，由国际统计学会(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 统计科学2012年，第27卷，第4期，447-449页

主题： 方法论 (stat.ME)

[4] arXiv:1301.0264 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用部分类成员资格验证软分类模型：应用于星形细胞瘤组织分级的灵敏度等扩展概念 显示英文标题

标题： Validation of Soft Classification Models using Partial Class Memberships: An Extended Concept of Sensitivity & Co. applied to the Grading of Astrocytoma Tissues

Claudia Beleites, Reiner Salzer, Valter Sergo

评论： 该手稿已被接受在《Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems》上发表。补充的图表位于PDF文件的末尾。

期刊参考： 《化学计量学和智能实验室系统》，2013年，第122卷，第12-22页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 应用 (stat.AP)

[5] arXiv:1301.0413 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 寻找非负最小二乘问题结构化稀疏解的方法及其应用 显示英文标题

标题： A Method for Finding Structured Sparse Solutions to Non-negative Least Squares Problems with Applications

Ernie Esser, Yifei Lou, Jack Xin

评论： 38页，14幅图

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

[6] arXiv:1301.0463 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种处理难以估计的最大似然的方法 显示英文标题

标题： A Simple Approach to Maximum Intractable Likelihood Estimation

F. J. Rubio, Adam M. Johansen

主题： 方法论 (stat.ME)

[7] arXiv:1301.0533 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种对认知不确定性在共因失效模型中建模的鲁棒贝叶斯方法 显示英文标题

标题： A robust Bayesian approach to modelling epistemic uncertainty in common-cause failure models

Matthias C. M. Troffaes, Gero Walter, Dana Kelly

评论： 16页

期刊参考： 可靠性工程与系统安全 125 (2014) 13-21

主题： 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)

[8] arXiv:1301.0676 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 因子K均值聚类的强一致性 显示英文标题

标题： Strong Consistency of Factorial K-means Clustering

Yoshikazu Terada

评论： 已被《统计数学研究所年报》接受的修订版请参见已接受的版本。在已接受的版本中，我描述了一个新的有趣事实，即当样本量 \( n \) 趋于无穷大时，某些情况下，简化 \( k \)-means 聚类与 FKM 聚类是等价的，并且为 FKM 聚类提供了一个粗略的大偏差不等式。

主题： 统计理论 (math.ST)

[9] arXiv:1301.0681 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非参数贝叶斯分类通过学习仿射子空间进行 显示英文标题

标题： Nonparametric Bayes Classification via Learning of Affine Subspaces

Abhishek Bhattacharya

评论： 于2013年1月10日由印度瓦拉纳西印度教大学 DST 跨学科数学科学中心组织的国际贝叶斯理论与应用区域会议暨研讨会（IWCBTA）上发表。

主题： 方法论 (stat.ME)

[10] arXiv:1301.0726 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Marcinkiewicz-Zygmund 和普通强律对于经验分布函数和插件估计量 显示英文标题

标题： Marcinkiewicz-Zygmund and ordinary strong laws for empirical distribution functions and plug-in estimators

Henryk Zähle

主题： 统计理论 (math.ST)

[11] arXiv:1301.0741 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非常大数据集的空间计量经济建模的双变量边缘似然函数设定 显示英文标题

标题： A bivariate marginal likelihood specification of spatial econometric modeling of very large datasets

Giuseppe Arbia

评论： 2012年4月13日至15日，在库珀斯敦举行的第七届Camp Econometrics会议宣读的论文

主题： 方法论 (stat.ME)

[12] arXiv:1301.0765 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 感知统计变异性指标 显示英文标题

标题： Perceptive Statistical Variability Indicators

Kalman Ziha

评论： 12页，7张图片，2个表格 原本用MS Word .doc格式撰写

主题： 其他统计 (stat.OT)

[13] arXiv:1301.0768 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于最小二乘约束估计的矩阵秩的自助检验 显示英文标题

标题： Bootstrap Testing of the Rank of a Matrix via Least Squared Constrained Estimation

François Portier (IRMAR), Bernard Delyon (IRMAR)

主题： 统计理论 (math.ST)

[14] arXiv:1301.0802 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 层次贝叶斯中的借力：Dirichlet基测度的后验集中性 显示英文标题

标题： Borrowing strengh in hierarchical Bayes: Posterior concentration of the Dirichlet base measure

XuanLong Nguyen

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.3150/15-BEJ703，《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) 发布

期刊参考： 伯努利 2016, 第22卷, 第3号, 1535-1571页

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

[15] arXiv:1301.0858 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种新的几何方法用于潜在主题建模与发现 显示英文标题

标题： A New Geometric Approach to Latent Topic Modeling and Discovery

Weicong Ding, Mohammad H. Rohban, Prakash Ishwar, Venkatesh Saligrama

评论： 这篇论文于2012年11月30日提交给IEEE国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP）2013。

主题： 机器学习 (stat.ML)

[16] arXiv:1301.0877 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 回归模型中最优分配的有效计算算法 显示英文标题

标题： Efficient Computational Algorithm for Optimal Allocation in Regression Models

Wei Gao, Ping Shing Chan, Hon Keung Tony Ng, Xiaolei Lu

评论： 17页，2个表格，由2013年《Journal of Computational and Applied Mathematics》接受发表。

主题： 计算 (stat.CO) ; 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[17] arXiv:1301.0891 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于单调不平衡边界匹配方法的关切 显示英文标题

标题： Concerns on Monotonic Imbalance Bounding Matching Methods

Yannis G. Yatracos

期刊参考： JASA论文《Iacus, King 和 Porro》（2011）的在线补充材料

主题： 统计理论 (math.ST) ; 应用 (stat.AP)

[18] arXiv:1301.1184 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 与大卫·芬德利的对话 显示英文标题

标题： A Conversation with David Findley

Tucker S. McElroy, Scott H. Holan

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/12-STS388 的《统计科学》(http://www.imstat.org/sts/)，由数学统计研究所(http://www.imstat.org)出版

期刊参考： 统计科学2012年，第27卷，第4期，594-606页

主题： 方法论 (stat.ME)

[19] arXiv:1301.1191 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于数学与地球计划（MPE 2013）特殊年份的部分 显示英文标题

标题： Section on the special year for mathematics of planet earth (MPE 2013)

Tilmann Gneiting

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS606 的《应用统计年鉴》(http://www.imstat.org/aoas/)，由国际统计学会(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2012年，第6卷，第4期，1349-1351页

主题： 应用 (stat.AP)

[20] arXiv:1301.1208 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 显著性检验无真相 显示英文标题

标题： Significance testing without truth

William Perkins, Mark Tygert, Rachel Ward

评论： 9页

主题： 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)

[21] arXiv:1301.1254 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在线凸规划中的动态模型和追踪遗憾 显示英文标题

标题： Dynamical Models and Tracking Regret in Online Convex Programming

Eric C. Hall, Rebecca M. Willett

评论： 将发表于ICML 2013

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[22] arXiv:1301.1299 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 概率编程中的自动化变分推断 显示英文标题

标题： Automated Variational Inference in Probabilistic Programming

David Wingate, Theophane Weber

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

[23] arXiv:1301.1305 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 生灭过程 显示英文标题

标题： Birth-death processes

Forrest W. Crawford, Marc A. Suchard

评论： 这篇评论取代了之前仅关注生-灭过程积分的版本。

主题： 方法论 (stat.ME) ; 种群与进化 (q-bio.PE)

[24] arXiv:1301.1318 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高效谱图聚类的特征值更新 显示英文标题

标题： Efficient Eigen-updating for Spectral Graph Clustering

Charanpal Dhanjal (LIP6), Romaric Gaudel (LIFL), Stéphan Clémençon (LTCI)

评论： 修正多个拼写错误

主题： 机器学习 (stat.ML)

[25] arXiv:1301.1428 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过多元极值框架近似给定大观测值的条件密度，应用于环境数据 显示英文标题

标题： Approximating the conditional density given large observed values via a multivariate extremes framework, with application to environmental data

Daniel Cooley, Richard A. Davis, Philippe Naveau

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS554 的《应用统计年鉴》(http://www.imstat.org/aoas/)，由国际统计学会(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2012年，第6卷，第4期，1406-1429页

主题： 应用 (stat.AP)

[26] arXiv:1301.1446 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用卷积高斯过程的空间波向数据分析 显示英文标题

标题： Spatial analysis of wave direction data using wrapped Gaussian processes

Giovanna Jona-Lasinio, Alan Gelfand, Mattia Jona-Lasinio

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS576 的《应用统计年鉴》(http://www.imstat.org/aoas/)，由数理统计研究所(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2012年，第6卷，第4期，1478-1498页

主题： 应用 (stat.AP)

[27] arXiv:1301.1459 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 近端牛顿框架用于复合函数最小化：无须乔列斯基分解和矩阵求逆的图学习 显示英文标题

标题： A proximal Newton framework for composite minimization: Graph learning without Cholesky decompositions and matrix inversions

Quoc Tran Dinh, Anastasios Kyrillidis, Volkan Cevher

评论： 11页，1张表格和4幅图表

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 优化与控制 (math.OC)

[28] arXiv:1301.1463 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用分层随机微分方程研究表型进化 显示英文标题

标题： Phenotypic evolution studied by layered stochastic differential equations

Trond Reitan, Tore Schweder, Jorijntje Henderiks

评论： 发表于http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS559的《应用统计年鉴》(http://www.imstat.org/aoas/)，由国际统计学会(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2012年，第6卷，第4期，1531-1551页

主题： 应用 (stat.AP)

[29] arXiv:1301.1505 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 约束参数空间中混合因子分析器的最大似然估计 显示英文标题

标题： Maximum likelihood estimation in constrained parameter spaces for mixtures of factor analyzers

Francesca Greselin, Salvatore Ingrassia

评论： 21页，7幅图，8张表格

主题： 方法论 (stat.ME)

[30] arXiv:1301.1525 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 新石器时代种群动态的推论 显示英文标题

标题： Inference for population dynamics in the Neolithic period

Andrew W. Baggaley, Richard J. Boys, Andrew Golightly, Graeme R. Sarson, Anvar Shukurov

评论： 发表于http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS579的《应用统计年鉴》(http://www.imstat.org/aoas/)，由数学统计研究所(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2012年，第6卷，第4期，1352-1376页

主题： 应用 (stat.AP)

[31] arXiv:1301.1527 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 在几种古气候重建之间就可信特征达成共识 显示英文标题

标题： Finding a consensus on credible features among several paleoclimate reconstructions

Panu Erästö, Lasse Holmström, Atte Korhola, Jan Weckström

评论： 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS540 的《应用统计年鉴》(http://www.imstat.org/aoas/)，由国际统计学会(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2012年，第6卷，第4期，1377-1405页

主题： 应用 (stat.AP)

[32] arXiv:1301.1530 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 一种用于极端降水的分层最大稳定空间模型 显示英文标题

标题： A hierarchical max-stable spatial model for extreme precipitation

Brian J. Reich, Benjamin A. Shaby

评论： 发表于http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS591的《应用统计年鉴》(http://www.imstat.org/aoas/)，由数理统计研究所(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2012年，第6卷，第4期，1430-1451页

主题： 应用 (stat.AP)

[33] arXiv:1301.1650 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 当分量个数未知时在信号分解问题中重新标记和总结后验分布 显示英文标题

标题： Relabeling and Summarizing Posterior Distributions in Signal Decomposition Problems when the Number of Components is Unknown

Alireza Roodaki (LTCI), Julien Bect (E3S), Gilles Fleury (E3S)

评论： arXiv管理员备注：文本与arXiv:1111.6298存在重叠。

主题： 计算 (stat.CO)

[34] arXiv:1301.1717 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 置信推断理论与最优推断 显示英文标题

标题： Fiducial theory and optimal inference

Gunnar Taraldsen, Bo Henry Lindqvist

评论： 发表在http://dx.doi.org/10.1214/13-AOS1083的《统计学年鉴》(http://www.imstat.org/aos/)，由数学统计研究所(http://www.imstat.org)出版

期刊参考： 《统计年鉴》2013，第41卷，第1期，323-341页

主题： 统计理论 (math.ST) ; 群论 (math.GR) ; 概率 (math.PR)

[35] arXiv:1301.1817 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 用于使用集成nested拉普拉斯近似（INLA）拟合复杂空间点过程模型的工具箱 显示英文标题

标题： A toolbox for fitting complex spatial point process models using integrated nested Laplace approximation (INLA)

Janine B. Illian, Sigrunn H. Sørbye, Håvard Rue

评论： 发表于http://dx.doi.org/10.1214/11-AOAS530，《应用统计学年鉴》(http://www.imstat.org/aoas/)，由数学统计研究所(http://www.imstat.org)出版。

期刊参考： 《应用统计年鉴》2012年，第6卷，第4期，1499-1530页

主题： 应用 (stat.AP)

[36] arXiv:1301.1898 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 单调性约束下后验的一致性和收敛速度 显示英文标题

标题： Concentration rate and consistency of the posterior under monotonicity constraints

Jean-Bernard Salomond

主题： 统计理论 (math.ST)

[37] arXiv:1301.1919 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非参数降秩回归 显示英文标题

标题： Nonparametric Reduced Rank Regression

Rina Foygel, Michael Horrell, Mathias Drton, John Lafferty

主题： 机器学习 (stat.ML)

[38] arXiv:1301.1942 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 亿维空间中的贝叶斯优化 via 随机嵌入 显示英文标题

标题： Bayesian Optimization in a Billion Dimensions via Random Embeddings

Ziyu Wang, Frank Hutter, Masrour Zoghi, David Matheson, Nando de Freitas

评论： 33页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[39] arXiv:1301.1954 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于不可通约性现象 显示英文标题

标题： On the Incommensurability Phenomenon

Donniell E. Fishkind, Cencheng Shen, Youngser Park, Carey E. Priebe

期刊参考： 《分类学杂志》33(2), 185-209, 2016

主题： 机器学习 (stat.ML)

[40] arXiv:1301.2007 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于局部PCA的谱聚类 显示英文标题

标题： Spectral Clustering Based on Local PCA

Ery Arias-Castro, Gilad Lerman, Teng Zhang

期刊参考： 《机器学习研究期刊》，18(9):1-57, 2017

主题： 机器学习 (stat.ML)

[41] arXiv:1301.2015 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 异方差相关向量机 显示英文标题

标题： Heteroscedastic Relevance Vector Machine

Daniel Khashabi, Mojtaba Ziyadi, Feng Liang

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[42] arXiv:1301.2053 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 利用 FastPCS 寻找多元异常值 显示英文标题

标题： Finding Multivariate Outliers With FastPCS

Kaveh Vakili, Eric Schmitt

评论： 21页 12幅图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计算 (stat.CO)

[43] arXiv:1301.2074 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 多维高频数据的推断：方法的等价性、中心极限定理及条件独立性检验的应用 显示英文标题

标题： Inference for Multi-Dimensional High-Frequency Data: Equivalence of Methods, Central Limit Theorems, and an Application to Conditional Independence Testing

Markus Bibinger, Per A. Mykland

主题： 统计理论 (math.ST)

[44] arXiv:1301.2079 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高维面板数据中动态混合双因素模型的估计 显示英文标题

标题： Estimation of Dynamic Mixed Double Factors Model in High Dimensional Panel Data

Guobin Fang, Kani Chen, Bo Zhang

评论： 38页，2个图

主题： 方法论 (stat.ME)

[45] arXiv:1301.2093 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 提高基因组选择的效率 显示英文标题

标题： Improving the Efficiency of Genomic Selection

Marco Scutari, Ian Mackay, David J. Balding

评论： 17页，5幅图

期刊参考： 《遗传学与分子生物学中的统计应用》2013年，第12卷第4期，517-527页

主题： 方法论 (stat.ME) ; 定量方法 (q-bio.QM) ; 应用 (stat.AP)

[46] arXiv:1301.2115 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 域泛化通过不变特征表示 显示英文标题

标题： Domain Generalization via Invariant Feature Representation

Krikamol Muandet, David Balduzzi, Bernhard Schölkopf

评论： 第30届国际机器学习会议（ICML 2013）

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[47] arXiv:1301.2167 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 潜在特质分析器混合模型用于分类 categorical 数据的基于模型的聚类 显示英文标题

标题： Mixture of Latent Trait Analyzers for Model-Based Clustering of Categorical Data

Isabella Gollini, Thomas Brendan Murphy

评论： 接受在《统计与计算》杂志发表；主论文和补充材料

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计算 (stat.CO)

[48] arXiv:1301.2194 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于网络的聚类与L1惩罚高斯图模型的混合：实证研究 显示英文标题

标题： Network-based clustering with mixtures of L1-penalized Gaussian graphical models: an empirical investigation

Steven M. Hill, Sach Mukherjee

评论： 该工作的一个版本也出现在第一作者的博士论文中（《癌症信号的稀疏图模型》，华威大学，2012年），可通过http://wrap.warwick.ac.uk/id/eprint/49626访问。

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

[49] arXiv:1301.2212 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 关于双变量竞争风险模型中copula的可识别性 显示英文标题

标题： On the identifiability of copulas in bivariate competing risks models

Maik Schwarz, Geurt Jongbloed, Ingrid Van Keilegom

评论： 16页，3幅图

期刊参考： 《加拿大统计学杂志》（2013年），第41卷，第291-303页

主题： 统计理论 (math.ST)

[50] arXiv:1301.2261 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 半工具变量：工具可接受性的检验 显示英文标题

标题： Semi-Instrumental Variables: A Test for Instrument Admissibility

Tianjiao Chu, Richard Scheines, Peter L. Spirtes

评论： 收录于第十七届人工智能不确定性会议（UAI2001） proceedings之中

主题： 方法论 (stat.ME) ; 人工智能 (cs.AI) ; 应用 (stat.AP)