跳转至

2026-05-20 每日 arXiv 资讯

  • 高相关论文 6 篇 · 中相关 8 篇 · 其他 30 篇 · 会议/Seminar 事件 0 条

⭐ 高相关论文（按主题分组）

高维统计 / 随机矩阵 (high_dim_rmt, 4 篇)

1. 2605.18448 — Fixed-order PCA: Theory for Overestimated Factor Models

  • 作者: Yuan Liao, Xin Tong, Wanjie Wang, Dacheng Xiu
  • 分类: math.ST · econ.EM · stat.TH
  • 相关性 9/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 在高维因子模型中，研究工作维度 R 固定且仅要求 R≥r（r 为真实因子数）时 PCA 的渐近理论，核心设定为 R 过估计但无需一致地选择 r。基于随机矩阵论中的各向异性局部律（anisotropic local laws），证明超出第 r 个的额外经验特征成分渐近受噪声支配、非相干且与真实因子载荷近似正交。引入两种旋转映射——扩展的 r×R 映射 H' 与压缩的 R×r 映射 H+——并在两者下均建立估计因子的一致性。作为应用，分析因子增强回归（factor-augmented regression）中的处理效应推断，证明对任意固定 R≥r 均有 √T-渐近正态性。该结果将分析负担从一致维度选择放松为仅需 r 的上界，对您在 RMT 各向异性局部律的高维推断应用及因子增强因果推断（处理效应的 √T-CAN）均有直接参考价值。
  • 关键技术: anisotropic local laws, overestimated factor model PCA, factor-augmented regression, rotation consistency (H' and H+), sqrt(T)-asymptotic normality under overestimation
  • 为什么对您有用: 直接连接您的高维 RMT 兴趣（各向异性局部律的因子模型应用）与因果推断兴趣（因子增强回归中的处理效应 √T-CAN），且放松了因子数一致选择的假设，为实际因果推断中保守选取因子数提供了理论依据。

2. 2605.18448 — Fixed-order PCA: Theory for Overestimated Factor Models

  • 作者: Yuan Liao, Xin Tong, Wanjie Wang, Dacheng Xiu
  • 分类: math.ST · econ.EM · stat.TH
  • 相关性 9/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 在高维因子模型设定下，研究工作维度 R 固定且高估真实因子数 r（R ≥ r）时 PCA 的渐近性质。基于随机矩阵理论的各向异性局部律，证明超出 r 的经验特征成分受噪声主导、非相干且与真实因子载荷近似正交。引入扩展映射 H' 与压缩映射 H⁺，在两种旋转下均建立估计因子的一致性。将理论应用于因子增强回归的处理效应推断，证明对任意固定 R ≥ r 均有 √T-渐近正态性，将分析负担从一致的维度选择放松为仅需 r 的上界。对您有用：完美结合了您关注的 RMT 局部律与因果推断，为高维代理变量下的因果推断提供了无需精确选模的 √T-CAN 理论。
  • 关键技术: anisotropic local laws, overestimated factor model, PCA consistency, factor-augmented regression, treatment-effect inference
  • 为什么对您有用: 完美结合了您关注的 RMT（各向异性局部律）与因果推断（处理效应），为高维代理/因子变量下的因果推断提供了无需精确选模的 √T-CAN 理论，放松了传统因子模型推断对维度一致选择的严苛假设。

3. 2605.17778 — Self-Distillation is Optimal Among Spectral Shrinkage Estimators in Spiked Covariance Models

  • 作者: Radu Lecoiu, Debarghya Mukherjee, Pragya Sur
  • 分类: math.ST · cs.LG · stat.ME · stat.ML · stat.TH
  • 相关性 8/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 在 spiked covariance model（s 个 spike）设定下，本文研究 self-distillation 的统计基础，引入 spectral shrinkage estimators 这一宽泛估计类并建立其最优性理论。核心结果表明：s-step self-distillation 在该类中达到最优，且 s 步是必要的——任何 (s-k)-step 蒸馏估计量严格次优（1≤k≤s）。对 isotropic covariance 子类，optimally tuned Ridge regression 在 spectral shrinkage estimators 中最优。此外在联邦设定下，多个数据中心共享 spectral shrinkage 估计量时，最优局部聚合规则仍取 self-distillation 形式，但与集中式最优规则不同。这些结果将 ML 中的 self-distillation 与经典 shrinkage 方法统一于同一框架。对您有用：spiked covariance model 是 RMT 的核心设定，本文的 optimality 结果和 spectral shrinkage 分类法可直接丰富您对高维协方差估计效率边界的理解。
  • 关键技术: spiked covariance model, spectral shrinkage estimators, self-distillation optimality, Ridge regression shrinkage, federated aggregation of shrinkage estimators
  • 为什么对您有用: 直接连接您的高维统计与 RMT 兴趣：spiked covariance model 是 RMT 经典设定，本文在 spectral shrinkage 类中给出精确的 optimality 与 necessity 结果，为高维协方差估计的效率理论提供了新的分类框架与 sharper 界定。

4. 2605.17778 — Self-Distillation is Optimal Among Spectral Shrinkage Estimators in Spiked Covariance Models

  • 作者: Radu Lecoiu, Debarghya Mukherjee, Pragya Sur
  • 分类: math.ST · cs.LG · stat.ME · stat.ML · stat.TH
  • 相关性 8/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 在 spiked covariance 模型（\(s\) 个 spike）下，本文研究 self-distillation 的统计基础，引入谱收缩估计类（spectral shrinkage estimators）并证明 \(s\) 步 self-distillation 在该类中达到最优预测性能，优于经典 shrinkage 估计器。进一步证明 \(s\) 步的必要性：任意 \((s-k)\) 步蒸馏估计器严格次优（\(1\leq k\leq s\)）。对等方协方差子类，最优调参的 Ridge 回归在谱收缩类中最优；在联邦设定下，最优局部聚合规则仍取 self-distillation 形式但与集中式最优规则不同。核心工具依赖 spiked model 的谱分解与收缩函数的逐 spike 优化。对您有用：spiked covariance 是 RMT 经典模型，本文将 ML 中 self-distillation 现象纳入谱收缩框架并给出精确步数必要性，为高维 shrinkage 估计的效率理论提供了新视角。
  • 关键技术: spiked covariance model, spectral shrinkage estimators, self-distillation optimality, Ridge regression optimality, federated aggregation of shrinkage estimators
  • 为什么对您有用: 直接连接您的高维统计与 RMT 兴趣（spiked covariance 是 Marchenko-Pastur 框架下的核心模型），同时涉及效率理论——在谱收缩类中建立最优性及步数必要性，为理解 shrinkage 估计的效率边界提供新结果。

数理统计 / 假设检验 (hypothesis_testing, 2 篇)

1. 2605.16645 — Statistical Unlearning of Distributions: A Hypothesis Testing Approach

  • 作者: Aaradhya Pandey, Sanjeev Kulkarni
  • 分类: math.ST · cs.IT · cs.LG · math.IT · stat.ML · stat.TH
  • 相关性 9/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 在分布级机器遗忘（distributional unlearning）设定下，目标是从混合数据中选取子集移除，使得编辑后数据在假设检验意义下远离不想要分布、同时逼近想要分布，核心 estimand 是 removal-preservation Pareto 前沿。方法将遗忘问题形式化为对编辑后数据同时关于目标分布与待遗忘分布的复合假设检验，由此导出可解释的样本选择准则。理论结果覆盖参数族（任意维移位高斯、一维 log-concave 噪声位置族、一维 Poisson 族）与非参数族（Gauss 白噪声模型），刻画了允许编辑分布的基本区域与 Pareto 前沿的精确形式；进一步证明多模态不想要域的组合规则及大数组合下的中心极限行为，并给出有限样本保证。文中观察到信息-计算差距（information-computation gap）：统计上可达的 Pareto 前沿在多项式时间算法下未必可达。对您有用：该文将假设检验与统计-计算权衡显式结合，是进入 information-computation gap 领域的优质入口——假设检验框架对数学统计背景读者极为友好，且 Pareto 前沿的精确刻画方式可迁移到其他 constrained inference 问题。
  • 关键技术: likelihood ratio hypothesis testing, removal-preservation Pareto frontier, information-computation gap, log-concave location family, Gaussian white noise model, finite-sample guarantee
  • 为什么对您有用: 直接切入您 primary interest 中的 statistical-computational tradeoff / information-computation gap，且以假设检验为核心框架（您另一 primary interest），对 outsider 可访问性高——统计阈值与计算阈值的差距被显式陈述，证明策略清晰可循。

2. 2605.16645 — Statistical Unlearning of Distributions: A Hypothesis Testing Approach

  • 作者: Aaradhya Pandey, Sanjeev Kulkarni
  • 分类: math.ST · cs.IT · cs.LG · math.IT · stat.ML · stat.TH
  • 相关性 9/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 在分布级机器遗忘（distributional unlearning）设定下，目标是从数据中移除一个不想要分布（unwanted domain）的影响，同时保持对目标分布（desired domain）的性能，核心正则性假设涉及两个分布族的可区分性。作者用假设检验框架形式化该问题：对编辑后数据分别与 desired/undesired 域做检验，以检验统计量作为样本移除的选择准则，从而得到可解释的 removal-preservation Pareto 前沿。在参数族（任意维移位高斯、一维 log-concave 噪声位置族、一维 Poisson 族）和非参数族（Gaussian white noise model）上刻画了允许编辑分布的基本区域与 Pareto 前沿；证明了多模态不想要域的组合规则及组合基线的中心极限行为。给出有限样本保证，并观察到信息-计算差距（information-computation gap）：统计上可达的遗忘水平在多项式时间算法下无法实现。对您有用：这是统计-计算权衡领域的入门级论文，假设检验框架对数学统计背景读者友好，且信息-计算差距的显式刻画可直接对接您对 computationally constrained statistics 的兴趣。
  • 关键技术: hypothesis testing for distributional unlearning, removal-preservation Pareto frontier, information-computation gap, Gaussian white noise model, log-concave location family, composition rules for multimodal domains
  • 为什么对您有用: 直接对接您 primary interest 中的 statistical-computational tradeoff：论文以假设检验（您熟悉的框架）切入，显式刻画统计阈值与计算阈值的差距，是 outsider 进入信息-计算差距文献的理想 gateway；同时非参数 Gaussian white noise model 的前沿刻画也与您 semiparametric/nonparametric theory 兴趣交叉。

📌 中相关论文（按主题分组）

数理统计 / 假设检验 (hypothesis_testing, 3 篇)

1. 2605.16906 — Differentially private hypothesis testing in survival analysis

  • 作者: Elly K. H. Hung, Yi Yu
  • 分类: math.ST · stat.ME · stat.TH
  • 相关性 7/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 在右删失生存数据的差分隐私假设检验问题中，本文建立了有限样本理论框架。针对 Cox 回归系数，提出了隐私偏似然比检验与 score 型检验，并设计了拒绝域的隐私校准程序；针对累积危险函数，提出了隐私分布式两样本检验。对上述问题分别证明了差分隐私保证、有限样本检验功效界以及 minimax 下界，刻画了隐私代价可忽略、隐私主导检验速率、以及最优隐私检验速率尚属开放问题三种情形。数值模拟验证了理论结果。对您而言，本文的 minimax 下界技术与半参数生存模型中检验速率的精确刻画可为 hypothesis testing 与 efficiency theory 交叉研究提供参考，但差分隐私本身并非您的核心关注方向。
  • 关键技术: private partial-likelihood-ratio test, private score-type test, differential privacy calibration, minimax lower bounds, Cox regression, cumulative hazard two-sample test
  • 为什么对您有用: 涉及 hypothesis testing（primary）与 minimax 下界 / efficiency theory（primary），但核心贡献围绕差分隐私约束下的检验，与您的主要兴趣有一定距离；生存分析设定可联系流行病学应用（secondary）。

2. 2605.16906 — Differentially private hypothesis testing in survival analysis

  • 作者: Elly K. H. Hung, Yi Yu
  • 分类: math.ST · stat.ME · stat.TH
  • 相关性 7/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 本文研究右删失生存数据在差分隐私约束下的假设检验问题，estimand 为 Cox 回归系数与累积危险函数的检验统计量，在 semiparametric Cox 模型下建立有限样本理论。对 Cox 系数构造了隐私化的 partial-likelihood-ratio 与 score-type 检验，并设计了拒绝域的 private calibration 程序；对累积危险函数提出了隐私化分布式两样本检验。证明了差分隐私保证与有限样本检验性质，并导出 minimax lower bounds，刻画了隐私噪声可忽略 vs. 主导检验速率的相变阈值，同时指出 semiparametric 生存模型下最优隐私检验速率仍为 open problem。对您有用：该工作将 minimax rate 与约束下相变阈值的分析框架应用于假设检验，与您在 efficiency theory 和 statistical-computational tradeoff（信息-计算/约束 gap 的识别）方面的兴趣直接呼应，且 Cox 模型的 semiparametric 设定与您关注的 semiparametric efficiency bounds 方向有方法论交叉。
  • 关键技术: differential privacy, partial likelihood ratio test, score-type test, minimax lower bounds, private calibration, Cox proportional hazards model
  • 为什么对您有用: 直接连接您在 hypothesis testing 和 efficiency theory（minimax bounds）方面的 primary interest；隐私约束下检验速率相变的分析思路与 statistical-computational tradeoff 中识别统计-计算 gap 的框架高度类比，可作为信息约束下推断的 gateway reading。

3. 2605.17474 — Multivariate EDF tests for uniformity, normality,spherical and elliptical symetry, and independence based on a Brownian sheet deconstruction

  • 作者: Alejandra Caba\~na, Enrique M. Caba\~na
  • 分类: math.ST · stat.ME · stat.TH
  • 相关性 5/10 · novelty: new_method
  • 摘要: 本文在多元 goodness-of-fit 框架下，基于 p-参数 Brownian sheet 的唯一分解，将已有的 m-test 和 s-test 从超立方体 [0,1]^p 推广至检验超球面 S^p 均匀性、多元正态性、球对称/椭球对称性及独立性。核心思路是：当零假设蕴含联合分布经适当映射后可分解为独立连续分量时，通过逐分量概率积分变换将问题归约为超立方体均匀性检验；进而将有限符号测度分解为零边际分量（zero-marginal components）以隔离坐标交互效应，并基于 Brownian sheet 分解所得的独立高斯过程构造检验统计量。经验功效比较表明，新方法对坐标间依赖及联合依赖结构特别敏感，在多种备择下与现有方法高度竞争。对您有用之处在于，这是 hypothesis testing 中基于过程分解与测度分解构造检验统计量的系统框架，零边际测度分解的思路可能对构造半参数或高维设定下的新检验有启发。
  • 关键技术: Brownian sheet deconstruction, EDF goodness-of-fit test, zero-marginal signed measure decomposition, probability integral transform, coordinate interaction isolation
  • 为什么对您有用: 直接属于您 primary interest 中的 hypothesis testing 方向；零边际测度分解隔离坐标交互的思路，可迁移至半参数/高维检验统计量的构造，值得作为方法学参考。

统计计算 / 算法 (stat_computing, 1 篇)

1. 2605.17154 — Learning Gaussian Graphical Models under Total Positivity via Spectral Graph Sparsification

  • 作者: Ignacio Echave-Sustaeta Rodr\'iguez, Aida Abiad, Frank R\"ottger
  • 分类: stat.ME · stat.ML
  • 相关性 4/10 · novelty: new_method
  • 摘要: 本文研究在 MTP2（二阶全正性）约束下学习高斯图模型时，估计图过密导致可解释性和下游计算效率下降的问题。作者提出 Spectral-MTP2 方法，利用谱图稀疏化（spectral graph sparsification）从 MTP2 估计的稠密图中提取稀疏子图，同时保持 MTP2 性质。理论上证明稀疏化后的模型在 KL 散度与高斯对数似然下良好逼近原模型；经验上在股权收益与基因表达数据中，Spectral-MTP2 在图稀疏度大幅提升的同时保留了大部分拟合质量。该方法无需额外调参，且谱稀疏化步骤的计算复杂度较低，适合大规模图模型的后处理。对您而言，谱稀疏化作为图结构降维的计算工具，与统计计算兴趣中矩阵/图结构数值方法相关，但理论深度（如收敛率、minimax 性质）有限。
  • 关键技术: Gaussian graphical model under MTP2, spectral graph sparsification, Kullback-Leibler divergence approximation, graph Laplacian sparsification, maximum likelihood under MTP2 constraint
  • 为什么对您有用: 谱图稀疏化作为图结构降维的计算工具，与您统计计算兴趣中的矩阵/图数值方法有交叉；但本文偏重算法与实证，未涉及 RMT、效率界或高维推断理论，对您核心理论兴趣的直接贡献有限。

天体统计 (astrostats, 1 篇)

1. 2605.18218 — Photometric classification of quasars from DES and photo-\(z\) estimation with Machine Learning

  • 作者: Pablo Motta, Filipe B. Abdalla, Elcio Abdalla, Gabriel S. Costa, Camila Cardoso
  • 分类: astro-ph.IM · astro-ph.CO
  • 相关性 4/10 · novelty: application
  • 摘要: 本文研究基于DES DR2测光数据与SDSS DR16光谱交叉匹配的类星体分类与红移估计问题，初始样本为168,738个点源。分类采用KNN（g/r/i/z PSF星等），在0.99精度下达到0.77召回率；红移估计采用ANNz Boosted Decision Tree与scikit-learn Decision Tree Regressor的混合方案，覆盖z≈0.5至z>3。为抑制灾难性红移误差，构建了stacked outlier classifier，最终得到872,372个红移估计对象（cleaned catalog 675,683个，适用于0<z<3大尺度结构研究）。方法学上均为标准ML（KNN/BDT/stacking），无新统计理论或方法贡献；数据集规模与交叉匹配流程对天文统计入门有一定参考价值。对您而言，若想了解天文测光红移（photo-z）问题的数据结构（测光-光谱交叉匹配、灾难性离群值）与实际建模流程，本文可作为astrostats入门阅读，但统计方法深度有限。
  • 关键技术: K-Nearest Neighbors classification, Boosted Decision Tree regression (ANNz), stacked outlier classifier, photometric-spectroscopic cross-matching, catastrophic redshift outlier mitigation
  • 为什么对您有用: 作为astrostats入门可了解photo-z问题的数据结构（测光vs光谱、灾难性离群值），但统计方法为标准ML，对您的高维/半参数/效率理论兴趣无直接迁移价值。

经济理论 / 应用 (econ_theory, 1 篇)

1. 2605.18138 — Demographic Transition and the Dynamics of Income Distribution in Japan: A Bayesian State-Space Approach

  • 作者: Kazuhiko Kakamu
  • 分类: econ.EM
  • 相关性 4/10 · novelty: application
  • 摘要: 本文提出贝叶斯状态空间模型，利用分组收入数据（grouped income data）动态分析收入分布演化，设定广义第二类 Beta 分布（GB2）并引入时变潜参数刻画分布整体变化。基于日本家庭收入数据，考察人口老龄化与家庭规模缩小对不平等动态的影响，反事实分析表明老龄化与家庭规模变化对收入分布上下尾的作用存在异质性。方法上依赖标准 MCMC 对潜参数进行贝叶斯推断，未涉及半参数效率界或形式化因果识别。对您而言，该文的价值主要在于日本分组收入数据集与反事实分解框架可作为经济理论应用中因果推断方法的参照基准，但方法学新颖性有限。
  • 关键技术: Bayesian state-space model, GB2 distribution, latent time-varying parameters, counterfactual decomposition, grouped income data
  • 为什么对您有用: 属于经济理论二次兴趣中的真实数据应用，日本分组收入数据集与反事实分解思路可为您在经济场景下做形式化因果推断（如 IV / DML）提供数据与问题参照，但方法本身与您的主要兴趣（半参数效率、高维推断等）无直接连接。

其他 (other, 2 篇)

1. 2605.17474 — Multivariate EDF tests for uniformity, normality,spherical and elliptical symetry, and independence based on a Brownian sheet deconstruction

  • 作者: Alejandra Caba\~na, Enrique M. Caba\~na
  • 分类: math.ST · stat.ME · stat.TH
  • 相关性 5/10
  • 摘要: 在多元 goodness-of-fit 框架下，本文将近期提出的基于 EDF 的 m-test 与 s-test 从超立方体 [0,1]^p 推广至更广泛的假设检验问题，核心工具是对 p-参数 Brownian sheet 的唯一分解——将其拆为独立高斯过程。当零假设蕴含的联合分布在适当映射后可分解为独立连续分量时，通过逐分量概率积分变换将问题归约为超立方体上的均匀性检验；在此基础上，本文构造了针对超球面 S^p 均匀性、多元正态性、球对称与椭球对称性、以及 R^p 中独立性的新检验程序。方法的关键步骤是将有限符号测度分解为零边际分量（zero-marginal components）以分离坐标交互效应。模拟比较显示这些检验对基于坐标的依赖结构和联合依赖具有较强检测力。对您而言，这是数学统计假设检验方向的工作，Brownian sheet 分解与零边际测度分解是构造检验统计量的新工具，但与您更关注的高维/效率理论方向距离较远。
  • 关键技术: Brownian sheet deconstruction, EDF goodness-of-fit test

2. 2605.17979 — Comment on Scientific production in the era of large language models

  • 作者: Thomas Renault, Antonin Bergeaud, Cl\'ement Bosquet
  • 分类: econ.EM
  • 相关性 4/10
  • 摘要: 本文是对 Kusumegi et al. (2025) 的评论，指出其处理分配机制存在机械性内生问题：该文将"首次检测到 LLM 痕迹的月份"定义为采纳时点，但一个月内至少一篇摘要被标记的概率随该月提交论文数单调递增，导致处理时点与产出量机械相关。以首次检测为基准的事件研究因此产生虚假的正向处理效应路径——因为事前期被选为"无检测"的低产出月，事后期的均值回归即表现为正动态。作者用 i.i.d. 产出模拟（无真实因果效应）复现了这一虚假正效应，并在原始数据上通过三个安慰剂检验（随机论文级分配、中性关键词标记、ChatGPT 之前的观测窗口）均得到类似的正向事后趋势。核心教训是：当处理定义本身依赖于结果变量的实现时，标准的 stacked event study 识别策略失效。对您有用：这是因果推断识别中一个简洁而重要的反例，展示了 treatment timing 与 outcome 之间的机械依赖如何破坏 event study 识别，可直接用于教学或作为 sensitivity analysis 的动机。
  • 关键技术: staggered event study, treatment timing endogeneity

🗂 其他论文（仅 LLM 评分，未生成摘要）

未生成中文摘要的论文，按 LLM 评分由高到低排列，仅保留评分与简评，便于回溯查全。一般为相关性低于展示阈值者；个别历史页也含当时因单日摘要上限未展开的高分篇目（评分仍清楚标着）。

1. 2605.18339 — Compositional Periodic Spline Approximation for Circular Density Data in Bayes Spaces

  • 作者: Jitka Machalov\'a, Jana Heckenbergerov\'a, Karel Hron
  • 分类: stat.ME · math.ST · stat.TH
  • 相关性 3/10
  • 评分理由: Compositional periodic splines in Bayes spaces; tangential to nonparametric theory but focused on compositional/circular density data.

2. 2605.16970 — Quantifying Dependence Between Random Vectors: A New Index with Applications

  • 作者: Chuancun yin
  • 分类: math.ST · stat.TH
  • 相关性 3/10
  • 评分理由: Proposes a new dependence index via characteristic functions; general math stat but lacks connection to primary high-dim or causal interests.

3. 2605.18358 — Multi-state model with temporal-consistent survival analysis for homogeneous Markov chains

  • 作者: Mikael Escobar-Bach (LAREMA), Alexandre Popier (LMM), Malo Sahin (LAREMA)
  • 分类: math.ST · stat.TH
  • 相关性 3/10
  • 评分理由: Mathematical statistics on Markov chains and survival analysis, but not in the researcher's core areas (hypothesis testing, high-dim, efficiency theory, U-statistics).

4. 2605.17585 — Modelling pairs of Poissons and binomials with negative correlation

  • 作者: Nils Lid Hjort
  • 分类: stat.ME · math.ST · stat.TH
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Bivariate distribution construction with specified marginals touches mathematical statistics lightly, but is narrow distribution theory outside researcher's focus areas.

5. 2605.17689 — Do Stationarity Transformations Actually Improve Time Series Forecasts? A Controlled Experimental Evaluation

  • 作者: Bhanu Suraj Malla, Yuqing Hu
  • 分类: stat.ME · math.ST · stat.TH
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Controlled evaluation of stationarity transformations in time series; some math-stat content but not in researcher's areas.

6. 2605.18167 — 1-truncated C-vine copula mixed models for network meta-analysis of multiple diagnostic tests

  • 作者: Aristidis K. Nikoloulopoulos
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Copula mixed models for diagnostic test meta-analysis; weak epidemiology application link but no causal inference methodology.

7. 2605.18619 — Random spanning tree Markov random field priors for Bayesian inverse problems in imaging

  • 作者: Jasper Marijn Everink
  • 分类: stat.ME · stat.CO
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Random spanning tree MRF priors for Bayesian imaging; weak statistical computing connection but primarily an imaging inverse problem.

8. 2605.18655 — Self-Supervised Conformal Prediction with Equivariant Bootstrapping for Image Uncertainty Quantification

  • 作者: Henry J. Aldridge, Tob\'ias I. Liaudat, Marcelo Pereyra, Jason D. McEwen
  • 分类: stat.ME · astro-ph.IM
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Conformal prediction for imaging UQ; adjacent to statistical theory but not in researcher's core areas of efficiency or high-dim theory.

9. 2605.18100 — Uncertainty functionals revisited: Concavity and Jensen's inequality

  • 作者: Julien Bect (L2S,RT-UQ), Xujia Zhu (L2S,RT-UQ)
  • 分类: math.ST · stat.TH
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Abstract theoretical study of uncertainty functionals; tangential to the researcher's specific causal or high-dimensional focus.

10. 2605.16422 — Mosaic: Area-Closed Spherical Surface Mosaics Induced by Cartesian Grids

  • 作者: H. F. Counts, Mihaela Dobrescu, D. Heddle, Aubrie Kooiker, Walter Pierce
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Computational geometry for spherical grid coupling; not a statistical data-analysis problem and fails gateway-astro criteria (no clear model/likelihood exposition).

11. 2605.16762 — Extracting redshifts from 2D slitless spectroscopic images using deep learning for the CSST galaxy survey

  • 作者: Xingchen Zhou, Yan Gong, Xin Zhang, Xian-Min Meng, Haitao Miao, Run Wen, Nan Li
  • 分类: astro-ph.IM · astro-ph.CO
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Deep learning application for redshift extraction; black-box methodology with no clear statistical model exposition, poor gateway astro reading.

12. 2605.17445 — Stellar Density Classification and Regression for CSST Multi-color Imaging Using Deep Learning

  • 作者: Jinzhi Lai, Man I Lam, Jianjun Chen, Xin Zhang, Hao Tian, Xiaohan Chen, Jialu Nie, Ming Yang, Chao Liu
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Deep learning for stellar density tasks; no statistical methodology depth, inaccessible as gateway reading for a statistician.

13. 2605.17546 — Accelerating Redshift-Conditioned Galaxy Image Synthesis with One-step Generative Modeling

  • 作者: Tianyue Yang, Sandro Tacchella, Xiao Xue
  • 分类: astro-ph.IM · astro-ph.GA · cs.LG
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: Generative modeling (diffusion/flow matching) for galaxy images; primarily a deep learning application paper without statistical theory or clear data/model exposition.

14. 2605.17948 — Impact of Satellite Constellations on Observations with the 80-cm Telescope and the Mini-SiTian at the Xinglong Observatory, NAOC

  • 作者: Jing Ren, Zhou Fan, Hong-rui Gu, Qi-qian Zhang, Yun-fei Xu, Jun-ju Du, Xiao-han Chen, Lin-ying Mi, Hong Wu
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: 卫星轨迹对观测影响的实证研究，有少量数据分析但无统计方法论贡献，模型侧薄弱

15. 2605.16606 — Beyond the Composite: Enhancing Trial Analysis through a Divide & Conquer Approach to 'Days Alive and at Home': Insights from the NOTACS trial

  • 作者: Letao Yuan, Sof\'ia S. Villar, Dominique-Laurent Couturier
  • 分类: stat.ME · stat.AP
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: Clinical trial composite endpoint methodology; no overlap with causal inference, high-dim, or semiparametric theory.

16. 2605.16846 — Polynomial Maximization Method with Fractional Polynomial Basis: A Frequentist Bridge to Bayesian Fractional Polynomials

  • 作者: Serhii Zabolotnii
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: Fractional polynomial dose-response modeling; unrelated to researcher's primary interests.

17. 2605.17240 — The FORSS Framework for Sample Size and Power Calculations With Win Statistics for Hierarchical Endpoints

  • 作者: Baoshan Zhang, Huiman X. Barnhart, Yuan Wu, Roland A. Matsouaka
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: Sample size/power for win statistics in clinical trials; tangential to researcher's interests.

18. 2605.17646 — Starshaped Mean Residual Life Models for Non-Monotonic Survival Data: A Bayesian PMRL Regression Framework with Applications to Teacher Retention

  • 作者: Mohammad Sepehrifar
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: Bayesian survival regression for mean residual life; no overlap with primary interests.

19. 2605.17764 — Stationary birth-death processes generating inflation-deflation distributions: Avoiding the issue of dominance

  • 作者: Wanrudee Skulpakdee, Mongkol Hunkrajok
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: Birth-death process count distributions; unrelated to researcher's interests.

20. 2605.17864 — Wavelet Based Time Series Models with Time-Varying Thresholds

  • 作者: Rhea Davis, N. Balakrishna
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: Wavelet threshold time series model; no connection to causal inference, high-dim theory, efficiency, or computational tradeoffs.

21. 2605.17920 — Multivariate reconciliation for hierarchical time series

  • 作者: Ana Caroline Pinheiro, Rodrigo de Souza Bulh\~oes, Rob J. Hyndman, Paulo Canas Rodrigues
  • 分类: stat.ME · stat.AP
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: Hierarchical time series reconciliation; applied forecasting with no overlap in primary interests.

22. 2605.18499 — Datacubes of H\(\alpha\), CaII K, CaII H and H\(\epsilon\) line profiles of the full solar disk recorded daily at Meudon observatory since 2017 and some typical profiles of solar features

  • 作者: Jean-Marie Malherbe (LIRA,PSL)
  • 分类: astro-ph.IM · astro-ph.SR
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: 太阳光谱数据立方体的描述性论文，有数据结构说明但无建模问题，对统计学家无gateway价值

23. 2605.18562 — Estimating Item Difficulty with Large Language Models as Experts

  • 作者: Diana Kolesnikova (Department of Methodology and Statistics, Tilburg University, Tilburg, Netherlands), Kirill Fedyanin (Smart Business Technologies, Belgrade, Serbia), Abe D. Hofman (Department of Psychological Methods, University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands, Prowise Learn, Amsterdam, Netherlands), Matthieu J. S. Brinkhuis (Department of Information and Computing Sciences, Utrecht University, Utrecht, Netherlands), Maria Bolsinova (Department of Methodology and Statistics, Tilburg University, Tilburg, Netherlands)
  • 分类: stat.ME · cs.AI · cs.LG · stat.AP
  • 相关性 0/10
  • 评分理由: LLM-based item difficulty estimation in psychometrics; unrelated to all primary and secondary interests.

24. 2605.18588 — OSSMM: An Open-Source Sleep Monitor and Modulator

  • 作者: Jonny Giordano, Fergal Stapleton, Gabriel Palma, Barak A. Pearlmutter
  • 分类: stat.ME · q-bio.QM
  • 相关性 0/10
  • 评分理由: Open-source sleep monitoring hardware; completely unrelated.

25. 2605.18691 — Finite Population Sampling as n to N: Empirical Evidence for the Transition from Inference to Accuracy

  • 作者: Mike Crowhurst
  • 分类: stat.ME · stat.CO
  • 相关性 0/10

26. 2605.18741 — Robust Simulation Based Inference Through Robust Optimal Transport

  • 作者: Peter Matthew Jacobs, Lekha Patel, Anirban Bhattacharya, Debdeep Pati
  • 分类: stat.ME · stat.CO
  • 相关性 0/10

27. 2605.17706 — 'Unacceptable to our people': Diverse cultural beliefs, Indigenous rights, and the future of human activities on the Moon

  • 作者: John C. Barentine
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 0/10
  • 评分理由: 纯政策/法律/文化讨论，无统计内容，也不属于astrostats gateway阅读

28. 2605.18596 — Towards the Deployment of the First NectarCAM, a Medium-Sized-Telescope Camera for the Cherenkov Telescope Array Observatory

  • 作者: Pablo Correa, CTAO NectarCAM Collaboration
  • 分类: astro-ph.IM · astro-ph.HE
  • 相关性 0/10
  • 评分理由: 切伦科夫望远镜相机硬件与性能论文，纯仪器描述，无统计内容

29. 2605.18706 — The Wide Field Imager (WFI) Instruments for the Polarimeter to Unify the Corona and Helliosphere (PUNCH)

  • 作者: Glenn T. Laurent, Craig E. DeForest, Matt N. Beasley, Nicholas F. Erickson, Roy R. Graham, Mary H. Hanson, J. Marcus Hughes, Derek A. Lamb, Reith Nolan, Steve Osterman, Trent Peterson, Michael Shoffner, Kelly D. Smith, Travis Smith, Todd Veach, William L. Wells, Alexander J. Wilson
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 0/10
  • 评分理由: PUNCH宽场成像仪的仪器设计与标定，纯硬件论文，无统计方法论

30. 2605.18723 — WaveDriver: a Laser Guide Star AO System for HWO

  • 作者: Benjamin L. Gerard, Alex Geringer-Sameth, Aditya R. Sengupta, Alexx Perloff, Dominic F. Sanchez, Peter Waswa, Cesar Laguna, Rebecca Jensen-Clem, Lisa Poyneer, Megan Eckart
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 0/10
  • 评分理由: 激光导星自适应光学系统概念设计，工程/技术论文，无统计内容

Maintained by 陈星宇 · Homepage · Source on GitHub

评论