1. stargazer 简介 stargazer 包中只有 stargazer()函数,其主要优势在于支持的模型数量多、易于使用以及表格的清楚美观。...2.2 本文说明 由于 stargazer() 的参数 type 中可以指定输出 LATEX 代码、HTML 代码或 ASCII 文本,可将 R 中的输出结果粘贴到对应的编辑器上得到表格(例如 LATEX...本文使用 R 中自带的数据集 mtcars 来简要说明 stargazer() 函数的用法。 3. 使用方法 数据集 mtcars 中有 mpg 、 cyl 等 11 个变量, 32 个观察值。...#创建汇总统计表并命名为 `summary statistics table` stargazer(mtcars,title = " summary statistics table") Fig1....R 中 stargazer() 的输出结果 Fig 1 是 R 中 stargazer() 的直接输出结果,此处默认的是 LATEX 代码,接下来再将此 LATEX 代码粘贴到 TEXworks 中,就可以一键导出该表格啦
备注:28 pages,3 figures,18 tables 摘要:传统的生存分析技术侧重于随着时间的推移故障的发生。在分析此类事件时,忽略数据样本中未观察到的相关协变量或异质性可能会导致不良后果。...当状态空间和$Q$的大小很大时,两者都很难计算。当状态空间由几个相互作用的离散变量的值的所有组合组成时,就会发生这种情况。通常甚至不可能存储$Q$。...为了应对计算挑战,我们提出了两种新的基于精度的采样器,以提取这些模型中低频变量的缺失观测值,这是基于状态空间模型的频带和稀疏矩阵算法的最新进展。...即使在幕式(时间不均匀)表格环境中,基于政策的方法在{Shani2020Optimized}中的最新理论结果也只有$\tilde{O}(\sqrt{S^2AH^4K})$,其中$$S$是状态数,$A$是行动数...在训练阶段的每一步,从训练数据集中抽取一小批样本,并根据该特定样本子集的性能调整神经网络的权重。小批量抽样过程在梯度下降过程中引入了随机动力学,并带有非平凡的状态相关噪声。
请注意,总体上,这第三波样本中的回电率略低于第一波样本,对于两个样本中的常见种族来说。...4)Bisschop 等人(2017: 36)表示:“我们使用差异中的差异规范来研究 tippelzone 存在对各种犯罪的影响。”部署差异中的差异估计器的关键假设是什么?...主人性别 M 主人种族黑人 对数价丨格 多个列表 共享物业 十次评论 观察 R² 调整后的 R² 残差标准误差 F 统计量 注: 下表显示了有关主人和房产的摘要统计信息。...在实验中,控制变量的平均值与分组实验和对照组的平均值相同。...但在 2015 年,左翼党派在对照组中获得了 24.8%的选票,而在治疗组中获得了 30.9%。相反,右翼党派在对照组中获得了 35.8%的选票,而在治疗组中获得了 31.2%。
, Boston University 摘要:我们介绍了一种新的几何信息不可逆扰动,它加速了贝叶斯计算中朗之万算法的收敛。...摘要:事件时间终点在II期癌症试验中显示出越来越受欢迎。...机构: Institute for Statistics, University of Bremen, Bremen, Germany 摘要:大规模假设检验已成为高维统计推理中普遍存在的问题,在各个科学领域有着广泛的应用...我们证明,这种扰动与先进的数据增强技术的性能相匹配——使用ResNet-18,CIFAR-10的测试精度达到96.6%,并且优于现有方法,尤其是在低数据状态下——与经典训练相比,测试精度相对提高了10%...and Statistics, Auburn University 摘要:差异隐私(DP)提供了一个优雅的数学框架,用于在存在任意对手的情况下定义可证明的披露风险;它保证无论个人是否在数据库中,DP程序的结果在概率分布方面都应该相似
从数据中得出的推论或在不删除重复项的情况下将其用于训练或验证可能会导致无效结论,因此识别重复项至关重要。由于族结构可能很复杂,现有的重复数据消除算法无法直接应用。...删除104520个谱系(原始数据的33%)后,生成的风险服务数据集现在可用于未来的分析、训练和验证。...Workshop 2020, submitted to Pharmaceutical Statistics on 8/17/21 摘要:混合对照组的临床试验(由随机患者和标准临床实践中接受常规护理的患者的真实数据组成的对照组...Jordan,Jacob Steinhardt 机构:UC Berkeley, EECS and Statistics, UC Berkeley, Statistics 摘要:大规模双边匹配平台必须找到符合用户偏好的市场结果...在这项工作中,我们使用结构化谱潜空间上的归一化流来估计这种密度,从而实现下游推理任务。此外,我们评估了一种在预测与每个光谱相关的未观测状态向量时进行不确定性量化的方法。
标题:基于t-Statistics的Edgeworth展开的批处理方法的高阶覆盖误差链接:https://arxiv.org/abs/2111.06859 作者:Shengyi He,Henry Lam...摘要:我们研究了从随机误差(噪声)附加污染的独立复制(信号)中恢复分布函数的重新认识的反褶积问题,其分布是已知的。...在前瞻性设计的情况下,新设计在进行试验之前开发,规则间隔的网格显示为G-最优设计。追溯设计是通过从现有设计中添加或删除点来构建的。确定性算法的开发是为了找到最好的回溯设计(使SMSPE最小化)。...现有的工作要么假设没有未测量的混杂因素,要么关注观察和状态空间都是表格的设置。因此,这些方法要么在存在未测量的混杂因素时存在较大偏差,要么在具有连续或较大观察/状态空间的设置中存在较大差异。...通过在这种随机关系的背景下引入带有马尔可夫链的潜在状态变量,可以根据癫痫发作的状态来表示潜在尺度参数分布的时间序列变化。
of Statistics, Graz University of Technology, and 摘要:在实践中,功能数据是在一组离散的观测点上采样的,通常容易受到噪声的影响。..., -Petersburg State University 备注:25 pages, 3 figures 摘要:针对临时故障或瞬态变化的情况,提出了变化点检测方法,当意外故障最终被重新调整并返回初始状态时...我们使用最近引入的可伸缩概率近似(SPA)方法将点从欧几里德空间投影到凸多面体,并用新的低维坐标表示系统的投影状态,表示它们在多面体中的位置。...然后,我们引入一种特殊的非线性变换来构造多面体中的动力学模型,并将其转换回原始状态空间。为了克服从投影到低维多面体的潜在信息损失,我们使用Takens延迟嵌入定理意义上的记忆。...标题:算法稳健统计中的稳健投票规则 链接:https://arxiv.org/abs/2112.06380 作者:Allen Liu,Ankur Moitra 摘要:本文研究了Mallows模型的鲁棒学习问题
/2107.10827 摘要:知情MCMC方法已被提出作为高维离散状态空间上贝叶斯后验计算的可扩展解决方案。...arxiv.org/abs/2107.10572 摘要:Changepoint模型在许多学科中具有广泛的吸引力,可以对有序数据的异构性进行建模。...当从设计矩阵中删除行时(例如,如果张量有丢失的条目),我们也给出了岭杠杆分数的上界,并且我们证明了我们的近似岭回归算法对于合成和真实数据上的大、低秩Tucker分解的有效性。...此图中的节点表示由于COVID-19导致的状态级死亡,边表示人的移动趋势,时间边对应于跨时间的节点属性。第二种方法是基于美国使用SARIMA模型和外生变量预测COVID-19死亡率的统计技术。...://arxiv.org/abs/2107.10306 摘要:在人工智能中,解释通常被称为黑盒的机器学习技术的结果是一项困难的任务。
School of Mathematics and Statistics, University of Glasgow, Key words: 摘要:流入量预测在水电站水库管理中起着至关重要的作用。...他们提出的剥离算法(PA)从最低阶顶点开始,递归删除这些顶点,分配核心编号,并更新相邻顶点的阶数,直到达到最大核心。...of Statistics, Brigham Young University 备注:Presented at JSM on August 9, 2021 摘要:随着越来越多的非欧几里德数据对象的可用性...figures 摘要:在这篇文章中,我提出了一种基于度量传输定义的秩概念的多变量无分布非参数检验多变化点分析的通用算法。...:随机环境中某些马氏链模型的遍历性质 链接:https://arxiv.org/abs/2108.06211 作者:Lionel Truquet 摘要:我们研究了随机环境中,当定义动态的随机马尔可夫核满足一些通常的漂移和小集条件但具有随机系数时
不观察离散坐标(例如,患者的整体健康状态),连续坐标(例如,某些血液测量的结果)在某些观察时间(可能很少)观察到噪声。本文的目标是在控制过程的同时优化选择观测日期,使其保持接近标称值。...在每次到医疗中心就诊时,癌症患者都会接受可能的侵入性分析,并且{治疗和下次就诊日期}是根据他们的结果和患者病史安排的。频繁的观察有助于更好地估计过程的隐藏状态,但对中心和/或患者来说可能成本过高。...它们能够有效地计算现存样本的过去等位基因配置,以及平衡和非平衡状态下祖先群体等位基因频率的概率。我们证明,样本的谱系完全由其等位基因配置的边际似然的向后多项式展开来描述。...MUSE使首次联合贝叶斯估计被删除的宇宙微波背景(CMB)功率谱和引力透镜势功率谱成为可能,在模拟数据集上演示,该模拟数据集与即将到来的南极望远镜3G 1500度$^2$测量一样大,对应于${\sim}...:Department of Statistics, Florida State University 备注:None 摘要:现代统计应用通常涉及最小化可能是非光滑和/或非凸的目标函数。
在本文中,我们研究了两种替代方案:测试删除和多重插补。我们建立了因果结构在测试删除下可恢复的充分必要条件,并认为多重插补在因果发现中比在估计中更具挑战性。...我们通过模拟基准因果图进行了广泛的比较:正如人们所期望的那样,我们发现测试删除和多重插补都明显优于列表删除和单一插补。..., The George Washington University, Statistics & Privacy, Facebook 摘要:敏感性分析是一个评估从缺失的结果数据中得出的结论如何容易偏离不稳定的基本假设的框架...将状态离散化方法与近似极大似然估计(时间离散化)和精确极大似然估计(如适用)进行比较,结果表明CMTC估计器具有良好的性能。除了外汇利率和固定到期利率的真实数据实验外,还提供了模拟示例。...通过从与一般问题陈述或标题相关联的集合中提取正确和不正确的答案,可以为特定主题生成问题本身。在这个生成过程中,学生可能会看到同一个问题标题两次,但会看到所有新答案选项或新旧答案选项的混合。
然而,对于长期的异常值(可以表示数据中的另一种状态),这并不能很好地执行。在这种情况下,我们使用主成分分析(PCA)和Hotelling的$T^2$统计来识别长期异常值。...对\pkg{mbsts}包中的模拟数据集和面向对象函数进行了说明,使用户能够灵活地添加或删除某些组件,并简化或复杂化某些设置。...:我们研究了依赖数据下的学习问题:从一个状态为$k$的平稳马尔可夫链中观察一条长度为$n$的轨迹,目的是预测下一个状态。...新颖性在于计算来自特定状态的传入测试DI点的概率,这允许概率决策。...本文提出的状态预测方法应用于前两个测试用例中的单状态量化,以及假设加载状态已知的第三个测试用例。最后,假设损伤尺寸和载荷都未知,将该方法应用于第三个测试用例,以便从输入DI测试点同时预测两者。
, Department of Mathematics and Statistics, University of Jyväskylä, Finland 摘要:在实践中,在不同的空间位置进行的多变量测量经常发生...1 1Ankara University, Department of Statistics 摘要:参数估计和变量选择是回归分析中的两个前沿问题。...for Statistics, ETH Zürich 摘要:传统上,在重复测量的部分线性混合效应模型(PLMM)中,使用样条或核方法结合参数估计来推断线性系数(固定效应)。...:本教程展示了如何在R中实现时间相关的队列状态转换模型(CSTM)以进行成本效益分析(CEA),其中转换概率和回报随时间而变化。...我们考虑了两种类型的时间依赖性:自模拟开始以来的时间(模拟时间依赖性)和在健康状态下花费的时间(状态驻留依赖性)。
,v, [stat.ME] , Jul 链接:https://arxiv.org/abs/2107.07317 摘要:分布函数是统计推断中必不可少的函数,利用测度论中的对应定理和Glivenko-Cantelli.../2107.07313 摘要:基于贝叶斯模型中离散但非常复杂的状态空间的探索问题,我们提出了一种新的马尔可夫链蒙特卡罗搜索算法:出租车取样器。...所提出的出租车抽样算法证明,相对于激励贝叶斯回归树计数模型中的na“ive Metropolis Hastings搜索,计算时间有了实质性的改进,其中,我们利用离散状态空间假设构造了一个新的似然函数,该似然函数允许灵活地描述不同的均值...链接:https://arxiv.org/abs/2107.07087 摘要:带隐变量的有向无环图(dag)常被用来刻画系统中变量之间的因果关系。...所开发过程的关键新特性在于它能够在从一个状态移动到另一个状态时切换转换速率,切换概率取决于过程的当前状态和时间以及其过去的轨迹。因此,从当前状态到另一个状态的转换取决于进程在该状态下的保持时间。
摘要:优化实验设计中的一个众所周知的挑战是如何有效地估计预期信息增益的嵌套积分。...Schuler 摘要:在具有连续值结果的随机试验中,目标通常是估计两个治疗组之间平均结果的差异。...:在认知解码中,研究人员的目标是通过识别可以从大脑区域的活动中识别的认知状态(例如,接受/拒绝赌博)来表征大脑区域的表征。...:使用状态空间系统,我首先将不同到期日的收益率分解为其未观察到的期限结构因素,然后采用频数法和贝叶斯方法预测美国国债收益率。...然后,我利用状态空间模型的结构来预测国债收益率,并使用均方预测误差比较了每个模型的预测性能。在频点法中,我采用了两步Diebold-Li法、两步主成分法和一步卡尔曼滤波法。
Conservation 摘要:贝叶斯方法越来越多地被用于环境预测和预测中的机械过程模型的参数化。...特别是,描述生态系统动态的模型,在每一个时间步都具有线性和自回归的多个状态,可以被视为统计状态空间模型。...总的来说,我们的研究有助于将状态空间模型应用于生态预测应用,其中1)数据不适用于所有状态,生态系统模型在运行时间段的传输,2)需要进行过程不确定性估计。...text overlap with arXiv:2102.10909 摘要:观察多维数据(状态向量)的代理(发送者)应该如何说服另一个代理采取所需的行动?...我们的范围包含了HRL文献中的常见概念,如时间和状态/动作抽象,这表明我们的设置和分析在实践中捕捉了HRL的重要特征。
元素$z_n$表示时刻$n\in\mathbb{n}$中的环境状态,并确定该时刻模型的三个不同参数。...Hoshino 摘要:在分析社会科学和商业中的观测数据时,很难获得同时观测到感兴趣变量的“(准)单源数据集”。...,v, [stat.ME] , Sep 摘要:心理学中的网络(图)通常仅限于没有干预的环境。在这里,我们考虑一个框架借用生物学,涉及多个干预来自不同的环境(观察和实验)在一个单一的分析。...在基因调控网络中,一个基因的诱导变化在分析中对所有其他基因进行测量,从而评估可能的因果关系。对分析中的每个基因重复此操作。扰动图可得出一组正确的原因(不一定是直接原因)。...:PhilipsonSchool of Mathematics, Statistics & PhysicsNewcastle University 摘要:通过适当的统计模型评估职业生涯相距遥远的男女运动员的相对优点是一项复杂的任务
最后,作为我们框架灵活性的一个例子,我们介绍了第一个时间序列的非线性ICA模型,它结合了以下非常有用的特性:它在完全无监督的环境中同时考虑了非平稳性和自相关性;进行降维;模型隐藏状态;并利用变分极大似然法进行有原则的估计和推理...:多组中的聚类推理 作者:Debora Zava Bello,Marcio Valk,Gabriela Bettella Cybis 机构:Department of Statistics, Federal...这样的测量可能是不完整的和不精确的,这使得很难恢复潜在的感兴趣的信号。为了量化这种现象,我们研究了部分观测状态空间模型的性质。...在我们的设置中,潜在状态$X$遵循高维向量自回归过程$X\u t=\theta X\u{t-1}+\varepsilon\u t$。...同时,观测值$Y$由来自状态$Y\u t=\Pi\u t X\u t+\eta\u t$的噪声破坏随机样本给出。
of Statistics, University of Wisconsin–Madison 摘要:在多水平研究中研究治疗效果时,研究者通常使用(半)参数估计,对结果、治疗和/或个体之间的相关性做出强有力的参数假设...,v, [stat.ME] , Oct 备注:Main text: 21 pages, 3 figures, 4 tables; Appendix: 6 pages, 2 figures 摘要:分类中的许多问题都涉及大量不相关的特征...of Statistics and Data Science, Carnegie Mellon University 摘要:独立性测试在现代数据分析中至关重要,在变量选择、图形模型和因果推理中有着广泛的应用...^3\text{O}$也可以应用于更一般的场景,在这种场景中,$M_O$中缺少条目,并且有多组数据具有明显的未知对应关系。...Alik Ismail-Zadeh, Fabio Castelli, Dylan Jones and Sabrina Sanchez 摘要:在本章中,我们概述了地球物理反演领域的一些最新发展。
摘要:在许多纵向研究中,研究标记物测量过程的{\it几何功能特征}(如曲率、位置和峰高)与所研究事件发生时间之间的关系通常是有意义的。...of Statistics, University of Warwick, Coventry CV,AL, UK 摘要:使用减少偏差的调整得分方程对分类反应模型的估计已经得到了广泛的理论研究和应用。...Science and Statistics, Trinity College Dublin 备注:13 pages, 5 figures 摘要:在具有事件时间数据的决策建模中,有多种参数模型可用于推断幸存者函数...:高斯过程状态空间模型通过将高斯过程置于过渡函数之前,以原则性的方式捕获复杂的时间依赖关系。...我们提出了一种新的高斯过程状态空间结构,由多个组件组成,每个组件以不同的分辨率进行训练,以模拟不同时间尺度上的影响。组合模型允许在自适应尺度上遍历时间,为具有复杂动力学的任意长序列提供有效的推理。
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