Buchumschlag

Graph-theoretic Inference for Random Effects in High-dimensional Studies

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chu, Lynna, Bai, Yichuan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Graph-based Approach to Estimating the Number of Clusters in High-dimensional Settings
von: Bai, Yichuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Robust Framework for Graph-based Two-Sample Tests Using Weights
von: Bai, Yichuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Block-Based Change-Point Detection for Sparse Spatially Clustered Data with Applications in Remote Sensing Imaging
von: Moore, Alan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multiply Robust Inference of Average Treatment Effects by High-dimensional Empirical Likelihood
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomization-Based Inference for Average Treatment Effects in Inexactly Matched Observational Studies
von: Zhu, Jianan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Inference in Cluster Randomized Trials with Matched Pairs
von: Bai, Yuehao, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Causal Estimation and Inference in Nonlinear Mendelian Randomization Studies
von: Wang, Xinpei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Bayesian Inference of Causal Effects via Randomization Distributions
von: Huch, Easton, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Bayesian Inference for Dynamic Random Dot Product Graphs
von: Loyal, Joshua Daniel
Veröffentlicht: (2025)

Randomization Inference For the Always-Reporter Average Treatment Effect
von: Chang, Haoge, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spatial-Sign based High dimensional Change Point Inference
von: Liu, Jixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exact Inference for Random Effects Meta-Analyses with Small, Sparse Data
von: Gronsbell, Jessica, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Minimax Rate-Optimal Inference for Individualized Quantile Treatment Effects in High-dimensional Models
von: Sun, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uniform Inference on High-dimensional Spatial Panel Networks
von: Chernozhukov, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Causal Inference with High-dimensional Discrete Covariates
von: Zeng, Zhenghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inference with Randomized Regression Trees
von: Bakshi, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference for High-dimensional Matrix-variate Factor Models with Missing Observations
von: Zhang, Yongxia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-dimensional Statistical Inference and Variable Selection Using Sufficient Dimension Association
von: Ye, Shangyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fixed-Effects Models for Causal Inference in Longitudinal Cluster Randomized and Quasi-Experimental Trials
von: Lee, Kenneth M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inference for Dispersion and Curvature of Random Objects
von: Song, Wookyeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomization-based Inference for MCP-Mod
von: Pin, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective Randomization Inference for Adaptive Experiments
von: Freidling, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fiducial Inference for Random-Effects Calibration Models: Advancing Reliable Quantification in Environmental Analytical Chemistry
von: Sahu, Soumya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Vertical Consensus Inference for High-Dimensional Random Partition
von: Nguyen, Khai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Randomization Inference with Sample Attrition
von: Li, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomization Inference: Theory and Applications
von: Ritzwoller, David M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Inference in Randomized Trials with Partial Clustering
von: Nugent, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multiple Randomization Designs: Estimation and Inference with Interference
von: Masoero, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wild Bootstrap Inference for Non-Negative Matrix Factorization with Random Effects
von: Satoh, Kenichi
Veröffentlicht: (2026)

Mendelian Randomization Methods for Causal Inference: Estimands, Identification and Inference
von: Yao, Minhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bootstrapping Exchangeable Random Graphs
von: Green, Alden, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Statistical Inference in High-dimensional Poisson Regression with Applications to Mediation Analysis
von: Rakshit, Prabrisha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conformalized Bayesian Inference, with Applications to Random Partition Models
von: Bariletto, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Peak Inference for Gaussian Random Fields on a Lattice
von: Lin, Tuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Feature Selection in High-dimensional Spaces Using Graph-Based Methods
von: Ghosh, Swarnadip, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Bridging the Gap Between Design and Analysis: Randomization Inference and Sensitivity Analysis for Matched Observational Studies with Treatment Doses
von: Zhang, Jeffrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

High-dimensional Longitudinal Inference via a De-sparsified Dantzig-Selector
von: Huey, Nathan
Veröffentlicht: (2025)

Randomization Inference in Two-Sided Market Experiments
von: Liu, Jizhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Metric Statistics: Exploration and Inference for Random Objects With Distance Profiles
von: Dubey, Paromita, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Proximal Inference for Indirect and Intervening Effects in Population Interventions
von: Bai, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)