统计学

2025年10月 的作者和标题

[1] arXiv:2510.00073 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 在（误指）线性老虎机中识别所有ε最优臂 显示英文标题

标题： Identifying All ε-Best Arms in (Misspecified) Linear Bandits

Zhekai Li, Tianyi Ma, Cheng Hua, Ruihao Zhu

评论： 80页（33页为主文），12图，3表

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

[2] arXiv:2510.00076 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 小石类的私有学习，再审视 显示英文标题

标题： Private Learning of Littlestone Classes, Revisited

Xin Lyu

评论： 欢迎评论

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 密码学与安全 (cs.CR) ; 数据结构与算法 (cs.DS) ; 机器学习 (cs.LG)

[3] arXiv:2510.00087 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 用神经跳跃微分方程揭示婴儿肠道微生物组中抗生素异常的时序动态 显示英文标题

标题： Revealing the temporal dynamics of antibiotic anomalies in the infant gut microbiome with neural jump ODEs

Anja Adamov, Markus Chardonnet, Florian Krach, Jakob Heiss, Josef Teichmann, Nicholas A. Bokulich

主题： 应用 (stat.AP) ; 机器学习 (cs.LG) ; 概率 (math.PR) ; 定量方法 (q-bio.QM)

[4] arXiv:2510.00128 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于设计的随机化、选择和缺失性测试：利用广泛可获取的卫星图像进行远程审计 显示英文标题

标题： Remote Auditing: Design-based Tests of Randomization, Selection, and Missingness with Broadly Accessible Satellite Imagery

Connor T. Jerzak, Adel Daoud

评论： 21页，5图

主题： 方法论 (stat.ME)

[5] arXiv:2510.00158 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 一种贝叶斯对集合卡尔曼更新的描述 显示英文标题

标题： A Bayesian Characterization of Ensemble Kalman Updates

Frederic J. N. Jorgensen, Youssef M. Marzouk

评论： 29页，3图

主题： 统计理论 (math.ST) ; 数值分析 (math.NA) ; 优化与控制 (math.OC) ; 概率 (math.PR)

[6] arXiv:2510.00217 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 用于表征颞下颌关节生物力学性别的维度缩减 显示英文标题

标题： Dimension Reduction for Characterizing Sexual Dimorphism in Biomechanics of the Temporomandibular Joint

Sung Hee Park, Xin Zhang, Elizabeth Slate, Shuchun Sun, Hai Yao

评论： 37页，12图和9表

主题： 方法论 (stat.ME)

[7] arXiv:2510.00287 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 无需假设的网络关联数据推断 显示英文标题

标题： Assumption-lean Inference for Network-linked Data

Wei Li, Nilanjan Chakraborty, Robert Lunde

主题： 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)

[8] arXiv:2510.00334 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 贝叶斯网络的结构精炼以实现有效的模型参数化 显示英文标题

标题： Structural Refinement of Bayesian Networks for Efficient Model Parameterisation

Kieran Drury, Martine J. Barons, Jim Q. Smith

评论： 38页，10图，3表，一个附录

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

[9] arXiv:2510.00367 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： CINDES：分类诱导神经密度估计器和模拟器 显示英文标题

标题： CINDES: Classification induced neural density estimator and simulator

Dehao Dai, Jianqing Fan, Yihong Gu, Debarghya Mukherjee

评论： 50页，1图

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

[10] arXiv:2510.00389 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过估计方程的零方差自归一化重要性抽样 显示英文标题

标题： Zero variance self-normalized importance sampling via estimating equations

Art B. Owen

主题： 统计理论 (math.ST) ; 数值分析 (math.NA) ; 计算 (stat.CO)

[11] arXiv:2510.00431 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过将广义估计方程应用于伪似然函数，对二次指数逻辑回归进行准确的标准误差估计 显示英文标题

标题： An Accurate Standard Error Estimation for Quadratic Exponential Logistic Regressions by Applying Generalized Estimating Equations to Pseudo-Likelihoods

Ong Wei Yong, Lee Shao-Man, Hsueh Chia-Ming, Chang Sheng-Mao

主题： 方法论 (stat.ME)

[12] arXiv:2510.00432 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 经验部分贝叶斯两样本检验 显示英文标题

标题： Empirical partially Bayes two sample testing

Wanyi Ling, Wufang Hong, Nikolaos Ignatiadis

主题： 方法论 (stat.ME)

[13] arXiv:2510.00463 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于学习的共形新奇检测的对抗鲁棒性 显示英文标题

标题： On the Adversarial Robustness of Learning-based Conformal Novelty Detection

Daofu Zhang, Mehrdad Pournaderi, Hanne M. Clifford, Yu Xiang, Pramod K. Varshney

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 信号处理 (eess.SP) ; 方法论 (stat.ME)

[14] arXiv:2510.00504 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通用压缩理论：彩票假设与超多项式扩展定律 显示英文标题

标题： A universal compression theory: Lottery ticket hypothesis and superpolynomial scaling laws

Hong-Yi Wang, Di Luo, Tomaso Poggio, Isaac L. Chuang, Liu Ziyin

评论： 预印本

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn) ; 信息论 (cs.IT) ; 机器学习 (cs.LG)

[15] arXiv:2510.00545 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯神经网络用于函数方差分析模型 显示英文标题

标题： Bayesian Neural Networks for Functional ANOVA model

Seokhun Park, Choeun Kim, Jihu Lee, Yunseop Shin, Insung Kong, Yongdai Kim

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[16] arXiv:2510.00551 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 稳定相位恢复：泊松和重尾模型中的最优率 显示英文标题

标题： Stable Phase Retrieval: Optimal Rates in Poisson and Heavy-tailed Models

Gao Huang, Song Li, Deanna Needell

评论： 77页，6图

主题： 统计理论 (math.ST) ; 信息论 (cs.IT)

[17] arXiv:2510.00557 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 共线性效应在机器学习变量重要性度量中的数学理论 显示英文标题

标题： Mathematical Theory of Collinearity Effects on Machine Learning Variable Importance Measures

Kelvyn K. Bladen, D. Richard Cutler, Alan Wisler

评论： 15页，5图

主题： 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (stat.ML)

[18] arXiv:2510.00558 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 一种使用组合分位数方法的数据自适应因子模型 显示英文标题

标题： A Data-Adaptive Factor Model Using Composite Quantile Approach

Seeun Park, Hee-Seok Oh

主题： 方法论 (stat.ME)

[19] arXiv:2510.00569 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于黎曼优化的塞格雷流形上保证的噪声CP张量恢复 显示英文标题

标题： Guaranteed Noisy CP Tensor Recovery via Riemannian Optimization on the Segre Manifold

Ke Xu, Yuefeng Han

评论： 33页，7图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC) ; 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)

[20] arXiv:2510.00598 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 一种加权回归方法用于面板数据中的断点检测 显示英文标题

标题： A Weighted Regression Approach to Break-Point Detection in Panel Data

Charl Pretorius, Heinrich Roodt

主题： 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)

[21] arXiv:2510.00611 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 复杂区域的空间高斯场及其在海洋大型动物保护中的应用 显示英文标题

标题： Spatial Gaussian fields for complex areas with application to marine megafauna conservation

Martina Le-Bert Heyl, Janet van Niekerk, Haavard Rue

主题： 方法论 (stat.ME)

[22] arXiv:2510.00734 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 微分熵在贝叶斯最优实验设计中的近似 显示英文标题

标题： Approximation of differential entropy in Bayesian optimal experimental design

Chuntao Chen, Tapio Helin, Nuutti Hyvönen, Yuya Suzuki

评论： 28页，3图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 数值分析 (math.NA) ; 计算 (stat.CO)

[23] arXiv:2510.00875 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 通过贝叶斯镜像统计量进行错误发现率控制 显示英文标题

标题： False Discovery Rate Control via Bayesian Mirror Statistic

Marco Molinari, Magne Thoresen

主题： 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[24] arXiv:2510.00900 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用不同的调查数据收集模式可能会引入偏差吗？ 使用有向无环图（DAGs）对模式效应的简单介绍 显示英文标题

标题： How can the use of different modes of survey data collection introduce bias? A simple introduction to mode effects using directed acyclic graphs (DAGs)

Georgia D Tomova, Richard J Silverwood, Peter WG Tennant, Liam Wright

主题： 方法论 (stat.ME) ; 其他统计 (stat.OT)

[25] arXiv:2510.00947 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 因子增强回归模型的另一种自助程序 显示英文标题

标题： An alternative bootstrap procedure for factor-augmented regression models

Peiyun Jiang, Takashi Yamagata

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计量经济学 (econ.EM)

[26] arXiv:2510.00968 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 局部聚合多尺度过程：一种可扩展的、与机器学习兼容的空间模型 显示英文标题

标题： Local aggregate multiscale processes: A scalable, machine-learning-compatible spatial model

Daisuke Murakami, Alexis Comber, Takahiro Yoshida, Narumasa Tsutsumida, Chris Brunsdon, Tomoki Nakaya

主题： 方法论 (stat.ME)

[27] arXiv:2510.00980 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 组合不确定性从样本到种群水平的快速扩展 显示英文标题

标题： Rapid Scaling of Compositional Uncertainty from Sample to Population Levels

Yiran Wang, Martin Lysy, Audrey Béliveau

评论： 15页，7图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)

[28] arXiv:2510.01015 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 量化图像中Wasserstein度量的噪声敏感性 显示英文标题

标题： Quantifying the noise sensitivity of the Wasserstein metric for images

Erik Lager, Gilles Mordant, Amit Moscovich

主题： 统计理论 (math.ST)

[29] arXiv:2510.01016 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于多模态实验数据的GTN损伤模型的顺序贝叶斯推断 显示英文标题

标题： Sequential Bayesian Inference of the GTN Damage Model Using Multimodal Experimental Data

Mohammad Ali Seyed Mahmoud, Dominic Renner, Ali Khosravani, Surya R. Kalidindi

评论： 52页，17图，已投稿至期刊

主题： 计算 (stat.CO) ; 材料科学 (cond-mat.mtrl-sci) ; 统计力学 (cond-mat.stat-mech)

[30] arXiv:2510.01093 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 通过分位数约束学习进行风力发电场的最佳布置 显示英文标题

标题： Optimal placement of wind farms via quantile constraint learning

Wenxiu Feng, Antonio Alcántara, Carlos Ruiz

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[31] arXiv:2510.01098 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 上下文回归的尺度定律理论：深度、宽度、上下文和时间 显示英文标题

标题： Theory of Scaling Laws for In-Context Regression: Depth, Width, Context and Time

Blake Bordelon, Mary I. Letey, Cengiz Pehlevan

评论： 29页的预印本

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)

[32] arXiv:2510.01127 [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 评估聚类随机试验中有信息量的聚类大小 显示英文标题

标题： Evaluating Informative Cluster Size in Cluster Randomized Trials

Bryan S. Blette, Zhe Chen, Brennan C. Kahan, Andrew Forbes, Michael O. Harhay, Fan Li

主题： 方法论 (stat.ME)

[33] 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)

[34] 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)

[35] 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)

[36] 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)

[37] 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)

[38] 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)

[39] 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)

[40] 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)

[41] 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)

[42] 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)

[43] 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)

[44] 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)

[45] 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)

[46] 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)

[47] 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)

[48] 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)

[49] 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)

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