stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Learned Causal Method Prediction

要約 特定の因果関係の質問に対して、特定のデータセットに対してどの因果推論手法を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | Learned Causal Method Prediction はコメントを受け付けていません

Causal Discovery Under Local Privacy

要約 差分プライバシーは、データ セット内のデータ プロバイダーの機密情報を保護 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, stat.ME | Causal Discovery Under Local Privacy はコメントを受け付けていません

High Precision Causal Model Evaluation with Conditional Randomization

要約 因果モデル評価のゴールドスタンダードには、ランダム化比較試験(RCT)から … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | High Precision Causal Model Evaluation with Conditional Randomization はコメントを受け付けていません

Cost-aware Generalized $α$-investing for Multiple Hypothesis Testing

要約 我々は、データ収集コストが自明でない逐次多重仮説検定の問題を考える。この問 … 続きを読む

カテゴリー: 62C10, 62L05, cs.LG, stat.ME | Cost-aware Generalized $α$-investing for Multiple Hypothesis Testing はコメントを受け付けていません

Reproducible Parameter Inference Using Bagged Posteriors

要約 モデルの誤仕様化の下では、ベイズの後置はしばしば、真または擬似真パラメータ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Reproducible Parameter Inference Using Bagged Posteriors はコメントを受け付けていません

The Impact of Missing Data on Causal Discovery: A Multicentric Clinical Study

要約 観察データから臨床仮説を検証するための因果推論には多くの困難が伴う。なぜな … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, stat.ME | The Impact of Missing Data on Causal Discovery: A Multicentric Clinical Study はコメントを受け付けていません

PPI++: Efficient Prediction-Powered Inference

要約 私たちは PPI++ を紹介します。PPI++ は、小さなラベル付きデータ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | PPI++: Efficient Prediction-Powered Inference はコメントを受け付けていません

TRIALSCOPE A Unifying Causal Framework for Scaling Real-World Evidence Generation with Biomedical Language Models

要約 現実世界のデータの急速なデジタル化は、医療提供を最適化し、生物医学的発見を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | TRIALSCOPE A Unifying Causal Framework for Scaling Real-World Evidence Generation with Biomedical Language Models はコメントを受け付けていません

Castor: Causal Temporal Regime Structure Learning

要約 多変量時系列データ間の因果関係を明らかにするというタスクは、気候科学から医 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | Castor: Causal Temporal Regime Structure Learning はコメントを受け付けていません

Unified Enhancement of Privacy Bounds for Mixture Mechanisms via $f$-Differential Privacy

要約 差分プライベート (DP) 機械学習アルゴリズムでは、ランダムな初期化、ラ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Unified Enhancement of Privacy Bounds for Mixture Mechanisms via $f$-Differential Privacy はコメントを受け付けていません