「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 この本の目的は、ベイズ計算のコンテキストで広く適用されるマルコフ連鎖モンテ … 続きを読む →

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Combining Wasserstein-1 and Wasserstein-2 proximals: robust manifold learning via well-posed generative flows

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 $f$ダイバージェンスのWasserstein近接正則化を通じて低次元多様 … 続きを読む →

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Designing Decision Support Systems Using Counterfactual Prediction Sets

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 分類タスク用の意思決定支援システムは、主に、グラウンド トゥルース ラベル … 続きを読む →

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SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 教師なしドメイン適応 (DA) は、ラベルの付いたソース ドメインでトレー … 続きを読む →

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Effective Bayesian Causal Inference via Structural Marginalisation and Autoregressive Orders

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン因果推論 (BCI) は、因果モデルの事後平均化によって、真の因 … 続きを読む →

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Identification and Estimation of the Bi-Directional MR with Some Invalid Instruments

投稿日: 2024年7月15日 作成者: jarxiv

要約 我々は、双方向メンデルランダム化 (MR) における純粋な観察データから因 … 続きを読む →

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Meta-Analysis with Untrusted Data

投稿日: 2024年7月15日 作成者: jarxiv

要約 [完全な要約については論文を参照してください] メタ分析は、科学的な質問に … 続きを読む →

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Identifying macro conditional independencies and macro total effects in summary causal graphs with latent confounding

投稿日: 2024年7月15日 作成者: jarxiv

要約 動的システムにおける因果関係を理解することは、疫学、経済学、生物学を含む多 … 続きを読む →

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End-To-End Causal Effect Estimation from Unstructured Natural Language Data

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 介入の効果を知ることは人間の意思決定にとって重要ですが、因果関係の推定のた … 続きを読む →

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A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference

投稿日: 2024年7月9日 作成者: jarxiv

要約 二重ロバスト学習は、傾向スコアと結果モデリングを統合することにより、観察デ … 続きを読む →

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