「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

SpaCE: The Spatial Confounding Environment

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

要約 空間データを含む科学的研究において、空間的交絡は重要な課題である。未観測の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | SpaCE: The Spatial Confounding Environment はコメントを受け付けていません

Methods for generating and evaluating synthetic longitudinal patient data: a systematic review

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 データ可用性の急速な成長により研究開発が促進されましたが、法的制約やプライ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, stat.AP, stat.ME | Methods for generating and evaluating synthetic longitudinal patient data: a systematic review はコメントを受け付けていません

Ranking by Lifts: A Cost-Benefit Approach to Large-Scale A/B Tests

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模なテストを実施する A/B テスターは、主な結果指標としてリフトを優 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Ranking by Lifts: A Cost-Benefit Approach to Large-Scale A/B Tests はコメントを受け付けていません

A Note on Doubly Robust Estimator in Regression Continuity Designs

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 このノートでは、回帰不連続性 (RD) 設計のための二重ロバスト (DR) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | A Note on Doubly Robust Estimator in Regression Continuity Designs はコメントを受け付けていません

Markov Equivalence and Consistency in Differentiable Structure Learning

投稿日: 2024年11月28日 作成者: jarxiv

要約 有向非巡回グラフ (DAG) の微分可能構造学習に対する既存のアプローチは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Markov Equivalence and Consistency in Differentiable Structure Learning はコメントを受け付けていません

Isometry pursuit

投稿日: 2024年11月28日 作成者: jarxiv

要約 アイソメトリ追跡は、幅の広い行列の正規直交列部分行列を識別するための凸アル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Isometry pursuit はコメントを受け付けていません

Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、高次元回帰推定量とノンパラメトリック回帰推定量を含む回帰推定 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation はコメントを受け付けていません

Feature-wise and Sample-wise Adaptive Transfer Learning for High-dimensional Linear Regression

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

要約 特徴量の次元がサンプル サイズよりも大きい、高次元の線形回帰設定で転移学習 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Feature-wise and Sample-wise Adaptive Transfer Learning for High-dimensional Linear Regression はコメントを受け付けていません

Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、高次元回帰推定量とノンパラメトリック回帰推定量を含む回帰推定 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation はコメントを受け付けていません

Fused Gromov-Wasserstein Variance Decomposition with Linear Optimal Transport

投稿日: 2024年11月18日 作成者: jarxiv

要約 ワッサーシュタイン距離は、最近多くの応用例が見られる確率測度の空間に関する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Fused Gromov-Wasserstein Variance Decomposition with Linear Optimal Transport はコメントを受け付けていません