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统计学

2019年03月 的作者和标题

总共 1071 条目 : 1-50 51-100 101-150 151-200 201-250 251-300 301-350 ... 1051-1071
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[151] arXiv:1903.04221 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 基于估计残差的伪似然估计在copula半参数模型中
标题: Maximum pseudo-likelihood estimation based on estimated residuals in copula semiparametric models
Marek Omelka, Šárka Hudecová, Natalie Neumeyer
主题: 统计理论 (math.ST)
[152] arXiv:1903.04223 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 分位数比的Dagum分布置信区间
标题: Confidence Interval for Quantile Ratio of the Dagum Distribution
Alina Jędrzejczak, Dorota Pekasiewicz, Wojciech Zieliński
主题: 方法论 (stat.ME)
[153] arXiv:1903.04226 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 分位数比值的Dagum分布的最短置信区间
标题: The Shortest Confidence Interval for the Ratio of Quantiles of the Dagum Distribution
Alina Jȩdrzejczak, Dorota Pekasiewicz, Wojciech Zieliński
主题: 方法论 (stat.ME)
[154] arXiv:1903.04306 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 动态随机块模型中最大似然和变分估计量的一致性
标题: Consistency of the maximum likelihood and variational estimators in a dynamic stochastic block model
Léa Longepierre (LPSM UMR 8001), Catherine Matias (LPSM UMR 8001)
主题: 统计理论 (math.ST)
[155] arXiv:1903.04367 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 关于个性化决策规则的鲁棒性
标题: On Robustness of Individualized Decision Rules
Zhengling Qi, Jong-Shi Pang, Yufeng Liu
主题: 方法论 (stat.ME)
[156] arXiv:1903.04408 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 高维广义线性模型的估计与推断:一种分割与平滑方法
标题: Estimation and Inference for High Dimensional Generalized Linear Models: A Splitting and Smoothing Approach
Zhe Fei, Yi Li
主题: 方法论 (stat.ME)
[157] arXiv:1903.04416 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 扩散$K$-均值流形聚类:通过半定松弛的可证明精确恢复
标题: Diffusion $K$-means clustering on manifolds: provable exact recovery via semidefinite relaxations
Xiaohui Chen, Yun Yang
评论: 被《应用与计算调和分析》接受
主题: 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (cs.LG) ; 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)
[158] arXiv:1903.04421 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 使用深度学习增强从12导联心电图中专家检测早期冠状动脉闭塞
标题: Augmenting expert detection of early coronary artery occlusion from 12 lead electrocardiograms using deep learning
Rob Brisk, Raymond R Bond. Dewar D Finlay, James McLaughlin, Alicja Piadlo, Stephen J Leslie, David E Gossman, Ian B A Menown, David J McEneaney
评论: 我们试图从算法中产生我们认为可接受的解释水平,但未能得出对其内部逻辑令人满意的说明,我们认为这在临床应用中是不可接受的。我们将不久的将来发表有关此问题及其对临床深度学习算法验证影响的更详细说明。
主题: 应用 (stat.AP) ; 人工智能 (cs.AI) ; 定量方法 (q-bio.QM)
[159] arXiv:1903.04478 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 贝叶斯分配模型:使用多项分布的序贯蒙特卡洛推断非负张量分解和主题模型
标题: Bayesian Allocation Model: Inference by Sequential Monte Carlo for Nonnegative Tensor Factorizations and Topic Models using Polya Urns
Ali Taylan Cemgil, Mehmet Burak Kurutmaz, Sinan Yildirim, Melih Barsbey, Umut Simsekli
评论: 70页,16图
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)
[160] arXiv:1903.04631 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 小波回归和不规则间距数据的加法模型
标题: Wavelet regression and additive models for irregularly spaced data
Asad Haris, Noah Simon, Ali Shojaie
期刊参考: 神经信息处理系统进展 2018 年,8987-8997
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
[161] arXiv:1903.04641 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 广义稀疏可加模型
标题: Generalized Sparse Additive Models
Asad Haris, Noah Simon, Ali Shojaie
主题: 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (stat.ML)
[162] arXiv:1903.04684 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 分布无关的条件预测推断的极限
标题: The limits of distribution-free conditional predictive inference
Rina Foygel Barber, Emmanuel J. Candès, Aaditya Ramdas, Ryan J. Tibshirani
主题: 统计理论 (math.ST)
[163] arXiv:1903.04697 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 因果有机间接和直接效应:更接近Baron和Kenny的方法,使用乘积方法处理二元中介变量
标题: Causal organic indirect and direct effects: closer to Baron and Kenny, with a product method for binary mediators
Judith J. Lok, Ronald J. Bosch
评论: 20页,加上13页的网络附录
主题: 方法论 (stat.ME)
[164] arXiv:1903.04701 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 下萨克森州AOK住院记录数据(2008年 -- 2015年)的分析
标题: Analysis of the AOK Lower Saxony hospitalisation records data (years 2008 -- 2015)
Monika J. Piotrowska, Konrad Sakowski
主题: 应用 (stat.AP)
[165] arXiv:1903.04754 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: SmartEDA:一个用于自动化探索性数据分析的R包
标题: SmartEDA: An R Package for Automated Exploratory Data Analysis
Sayan Putatunda, Kiran Rama, Dayananda Ubrangala, Ravi Kondapalli
评论: 提交至《统计软件杂志》的预印本
期刊参考: 开放源代码软件杂志,4(41),1509 (2019)
主题: 计算 (stat.CO)
[166] arXiv:1903.04797 [中文pdf, pdf, html, 其他]
标题: 顺序蒙特卡罗的元素
标题: Elements of Sequential Monte Carlo
Christian A. Naesseth, Fredrik Lindsten, Thomas B. Schön
评论: 机器学习基础与趋势
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计算 (stat.CO)
[167] arXiv:1903.04829 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 使用随机复杂度在离散数据上测试条件独立性
标题: Testing Conditional Independence on Discrete Data using Stochastic Complexity
Alexander Marx, Jilles Vreeken
评论: 18页,被AISTATS'19接收,所提出的检验已发布在R包SCCI中
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
[168] arXiv:1903.04881 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: ROC和AUC与二元预测器:一个可能具有误导性的指标
标题: ROC and AUC with a Binary Predictor: a Potentially Misleading Metric
John Muschelli
评论: 16页,3图,代码。J 分类(2019)
主题: 计算 (stat.CO) ; 应用 (stat.AP)
[169] arXiv:1903.04891 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 使用贝叶斯模型比较和平均来建模竞争性法律论证
标题: Modelling Competing Legal Arguments using Bayesian Model Comparison and Averaging
Martin Neil, Norman Fenton, David Lagnado, Richard D. Gill
期刊参考: 人工智能法律 27, 403-430 (2019)
主题: 应用 (stat.AP)
[170] arXiv:1903.04919 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 离散因子分析
标题: Discrete factor analysis
Rolf Larsson
主题: 方法论 (stat.ME)
[171] arXiv:1903.04955 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: ECKO:用于fMRI数据多变量推断的聚类敲诈组合
标题: ECKO: Ensemble of Clustered Knockoffs for multivariate inference on fMRI data
Tuan-Binh Nguyen, Jérôme-Alexis Chevalier, Bertrand Thirion
评论: 被第26届国际医学影像信息处理会议(IPMI)接收
主题: 统计理论 (math.ST) ; 应用 (stat.AP)
[172] arXiv:1903.04999 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 条件自回归隐马尔可夫模型(CarHMM):从表现出条件自相关的动物追踪数据中推断行为状态
标题: The conditionally autoregressive hidden Markov model (CarHMM): Inferring behavioural states from animal tracking data exhibiting conditional autocorrelation
Ethan Lawler, Kim Whoriskey, William H. Aeberhard, Chris Field, Joanna Mills Flemming
主题: 应用 (stat.AP)
[173] arXiv:1903.05036 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 使用多变量高斯过程反向预测从组成数据预测古气候
标题: Predicting paleoclimate from compositional data using multivariate Gaussian process inverse prediction
John R. Tipton, Mevin B. Hooten, Connor Nolan, Robert K. Booth, Jason McLachlan
评论: 20页,5图,2表
主题: 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)
[174] arXiv:1903.05046 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 稀疏线性回归中的全有或全无现象
标题: The All-or-Nothing Phenomenon in Sparse Linear Regression
Galen Reeves, Jiaming Xu, Ilias Zadik
评论: 40页,2图
主题: 统计理论 (math.ST) ; 信息论 (cs.IT) ; 概率 (math.PR)
[175] arXiv:1903.05054 [中文pdf, pdf, html, 其他]
标题: 具有稀疏广义双曲分布混合的灵活聚类
标题: Flexible Clustering with a Sparse Mixture of Generalized Hyperbolic Distributions
Alexa A. Sochaniwsky, Michael P. B. Gallaugher, Yang Tang, Paul D. McNicholas
主题: 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)
[176] arXiv:1903.05083 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 使用温度分布降低数据的维度
标题: Reducing the dimensionality of data using tempered distributions
Rustem Takhanov
主题: 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)
[177] arXiv:1903.05179 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 基于树的方法中特征重要性的无偏测量
标题: Unbiased Measurement of Feature Importance in Tree-Based Methods
Zhengze Zhou, Giles Hooker
评论: 将第3.4节添加以与其他处理类似偏差的方法进行比较;在第5节中添加更多模拟结果;添加到代码访问的GitHub仓库链接
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
[178] arXiv:1903.05202 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 实践中的持续学习
标题: Continual Learning in Practice
Tom Diethe, Tom Borchert, Eno Thereska, Borja Balle, Neil Lawrence
评论: 在NeurIPS 2018持续学习研讨会中发表 https://sites.google.com/view/continual2018/home
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
[179] arXiv:1903.05212 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 结合高维数据时利用概率和非概率样本的双重稳健推断
标题: Doubly Robust Inference when Combining Probability and Non-probability Samples with High-dimensional Data
Shu Yang, Jae Kwang Kim, Rui Song
主题: 方法论 (stat.ME)
[180] arXiv:1903.05262 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 一种灵活的无模型预测框架用于特征排序
标题: A flexible model-free prediction-based framework for feature ranking
Jingyi Jessica Li, Yiling Chen, Xin Tong
期刊参考: 机器学习研究杂志 22 (2021) 1-54
主题: 方法论 (stat.ME)
[181] arXiv:1903.05309 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 带有区域伪先验的广义椭圆切片抽样
标题: Generalized Elliptical Slice Sampling with Regional Pseudo-priors
Song Li, Geoffrey K. F. Tso
评论: 29页,12幅图,2张表。正在《统计学通信—模拟与计算》期刊审稿中
主题: 计算 (stat.CO)
[182] arXiv:1903.05315 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 最大似然法在对数凹密度估计和有界凸回归中的最优性
标题: Optimality of Maximum Likelihood for Log-Concave Density Estimation and Bounded Convex Regression
Gil Kur, Yuval Dagan, Alexander Rakhlin
主题: 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (cs.LG)
[183] arXiv:1903.05367 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 一种用于线性回归模型中变量选择的新型贝叶斯方法
标题: A novel Bayesian approach for variable selection in linear regression models
Konstantin Posch, Maximilian Arbeiter, Jürgen Pilz
主题: 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)
[184] arXiv:1903.05379 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 通过伪似然消去的传输矩阵推断
标题: Transmission Matrix Inference via Pseudolikelihood Decimation
Daniele Ancora, Luca Leuzzi
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) ; 图像与视频处理 (eess.IV) ; 光学 (physics.optics)
[185] arXiv:1903.05403 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 大气乙烷时间趋势的统计分析
标题: A statistical analysis of time trends in atmospheric ethane
Marina Friedrich, Eric Beutner, Hanno Reuvers, Stephan Smeekes, Jean-Pierre Urbain, Whitney Bader, Bruno Franco, Bernard Lejeune, Emmanuel Mahieu
主题: 应用 (stat.AP) ; 计量经济学 (econ.EM)
[186] arXiv:1903.05424 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 一种收敛到分数布朗运动的广义相关随机游走
标题: A Generalized Correlated Random Walk Converging to Fractional Brownian Motion
Buket Coskun, Ceren Vardar-Acar, Hakan Demirtas
主题: 计算 (stat.CO) ; 概率 (math.PR)
[187] arXiv:1903.05457 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 一种适用于Lq稳定学习规则的指数Efron-Stein不等式
标题: An Exponential Efron-Stein Inequality for Lq Stable Learning Rules
Karim Abou-Moustafa, Csaba Szepesvari
评论: 附加文本和附录未包含在PMLR(ALT'19)会议论文集中的现在已包含在此版本中
期刊参考: PMLR 第98卷,2019年
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
[188] arXiv:1903.05480 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 变分贝叶斯最优实验设计
标题: Variational Bayesian Optimal Experimental Design
Adam Foster, Martin Jankowiak, Eli Bingham, Paul Horsfall, Yee Whye Teh, Tom Rainforth, Noah Goodman
评论: 作为会议论文发表于第33届神经信息处理系统大会,2019年温哥华。https://papers.nips.cc/paper/9553-variational-bayesian-optimal-experimental-design.pdf
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)
[189] arXiv:1903.05522 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 平稳协方差函数的联合置信带
标题: Simultaneous Confidence Band for Stationary Covariance Function of Dense Functional Data
Jiangyan Wang, Guanqun Cao, Li Wang, Lijian Yang
评论: 45页,8图
主题: 方法论 (stat.ME)
[190] arXiv:1903.05535 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 使用重采样、正则化和模型集成算法预测类别不平衡的商业风险
标题: Predicting class-imbalanced business risk using resampling, regularization, and model ensembling algorithms
Yan Wang, Xuelei Sherry Ni
期刊参考: 国际信息管理技术杂志(IJIMIT) 第11卷,第1期,2019年2月
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
[191] arXiv:1903.05589 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 矩阵分解用于多变量时间序列分析
标题: Matrix factorization for multivariate time series analysis
Pierre Alquier, Nicolas Marie
评论: 16页
期刊参考: 电子期刊统计学 13,2,4346-4366,2019
主题: 统计理论 (math.ST)
[192] arXiv:1903.05594 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 带有自适应抽样的高斯过程优化:可扩展且无遗憾
标题: Gaussian Process Optimization with Adaptive Sketching: Scalable and No Regret
Daniele Calandriello, Luigi Carratino, Alessandro Lazaric, Michal Valko, Lorenzo Rosasco
评论: 已接受于COLT 2019。更正了拼写错误并改进了与现有方法的比较
期刊参考: 机器学习研究会议论文集 第99卷,(COLT 2019)
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
[193] arXiv:1903.05701 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 反驳:“使用隐马尔可夫模型假扮基因狩猎”
标题: Rejoinder: "Gene Hunting with Hidden Markov Model Knockoffs"
Matteo Sesia, Chiara Sabatti, Emmanuel J. Candès
评论: 12页,4图
期刊参考: 《生物计量学》,第106卷,第1期,2019年3月1日,第35-45页
主题: 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST) ; 应用 (stat.AP)
[194] arXiv:1903.05715 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: HCmodelSets:一个R包,用于在具有大量潜在解释变量的回归中指定拟合良好的模型集
标题: HCmodelSets: An R package for specifying sets of well-fitting models in regression with a large number of potential explanatory variables
Henrique Helfer Hoeltgebaum, Heather Battey
主题: 计算 (stat.CO) ; 应用 (stat.AP)
[195] arXiv:1903.05726 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 一种多臂老虎机MCMC,应用于从双重不可处理后验中抽样
标题: A Multi-armed Bandit MCMC, with applications in sampling from doubly intractable posterior
Guanyang Wang
评论: 24页,2图
主题: 计算 (stat.CO) ; 人工智能 (cs.AI) ; 数据分析、统计与概率 (physics.data-an) ; 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)
[196] arXiv:1903.05751 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 基于强化学习的未知约束系统的轨迹优化
标题: Trajectory Optimization for Unknown Constrained Systems using Reinforcement Learning
Kei Ota, Devesh K. Jha, Tomoaki Oiki, Mamoru Miura, Takashi Nammoto, Daniel Nikovski, Toshisada Mariyama
评论: 8页,6图,已被IROS 2019接收
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器人技术 (cs.RO)
[197] arXiv:1903.05828 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 分布鲁棒的最佳选择
标题: Distributionally Robust Selection of the Best
Weiwei Fan, L. Jeff Hong, Xiaowei Zhang
评论: 45页,8图
主题: 方法论 (stat.ME) ; 优化与控制 (math.OC)
[198] arXiv:1903.05842 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 通过非均匀嵌入检测多变量时间序列中的因果关系
标题: Detecting causality in multivariate time series via non-uniform embedding
Ziyu Jia, Youfang Lin, Zehui Jiao, Yan Ma, Jing Wang
主题: 方法论 (stat.ME)
[199] arXiv:1903.05844 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: 学习弱监督模型的依赖结构
标题: Learning Dependency Structures for Weak Supervision Models
Paroma Varma, Frederic Sala, Ann He, Alexander Ratner, Christopher Ré
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)
[200] arXiv:1903.05851 [中文pdf, pdf, 其他]
标题: BMS定价中频率-损失关联的实现
标题: Implementation of Frequency-Severity Association in BMS Ratemaking
Rosy Oh, Peng Shi, Jae Youn Ahn
主题: 应用 (stat.AP)
总共 1071 条目 : 1-50 51-100 101-150 151-200 201-250 251-300 301-350 ... 1051-1071
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