Copertina

Collapsing ROC approach for risk prediction research on both common and rare variants

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Wei, Changshuai, Lu, Qing
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Machine Learning Artificial Intelligence Methodology
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

A multi-locus predictiveness curve and its summary assessment for genetic risk prediction
di: Wei, Changshuai, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Generalized Similarity U Test for Multivariate Analysis of Sequencing Data
di: Wei, Changshuai, et al.
Pubblicazione: (2015)

Generalized Similarity U: A Non-parametric Test of Association Based on Similarity
di: Wei, Changshuai, et al.
Pubblicazione: (2018)

A weighted U statistic for association analysis considering genetic heterogeneity
di: Wei, Changshuai, et al.
Pubblicazione: (2015)

A U-Statistic-based random forest approach for genetic interaction study
di: Li, Ming, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Generalized Genetic Random Field Method for the Genetic Association Analysis of Sequencing Data
di: Li, Ming, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Weighted U Statistic for Genetic Association Analyses of Sequencing Data
di: Wei, Changshuai, et al.
Pubblicazione: (2015)

LiDDA: Data Driven Attribution at LinkedIn
di: Bencina, John, et al.
Pubblicazione: (2025)

Multiclass ROC
di: Wang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2024)

An AI-powered Bayesian generative modeling approach for causal inference in observational studies
di: Liu, Qiao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Localized Conformal Multi-Quantile Regression
di: Lu, Yuan
Pubblicazione: (2024)

BGM-IV: an AI-powered Bayesian generative modeling approach for instrumental variable analysis
di: Luo, Guyue, et al.
Pubblicazione: (2026)

Trees Assembling Mann Whitney Approach for Detecting Genome-wide Joint Association among Low Marginal Effect loci
di: Wei, Changshuai, et al.
Pubblicazione: (2015)

LLM Web Dynamics: Tracing Model Collapse in a Network of LLMs
di: Wang, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

When Should an AI Workflow Release? Always-Valid Inference for Black-Box Generate-Verify Systems
di: Cho, Young Hyun, et al.
Pubblicazione: (2026)

A Multiclass ROC Curve
di: Giudici, Paolo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Functional Analysis of Variance for Association Studies
di: Vsevolozhskaya, Olga A., et al.
Pubblicazione: (2025)

Generative Augmented Inference
di: Lu, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)

Prediction-Powered Inference with Imputed Covariates and Nonuniform Sampling
di: Kluger, Dan M., et al.
Pubblicazione: (2025)

Causal and Local Correlations Based Network for Multivariate Time Series Classification
di: Du, Mingsen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Estimating and Mitigating the Congestion Effect of Curbside Pick-ups and Drop-offs: A Causal Inference Approach
di: Liu, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2022)

Defining Expertise: Applications to Treatment Effect Estimation
di: Hüyük, Alihan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Causal State Distillation for Explainable Reinforcement Learning
di: Lu, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2023)

Interventional Causal Discovery in a Mixture of DAGs
di: Varıcı, Burak, et al.
Pubblicazione: (2024)

Class conditional conformal prediction for multiple inputs by p-value aggregation
di: Fermanian, Jean-Baptiste, et al.
Pubblicazione: (2025)

Time Series Treatment Effects Analysis with Always-Missing Controls
di: Shu, Juan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Quantile deep learning models for multi-step ahead time series prediction
di: Cheung, Jimmy, et al.
Pubblicazione: (2024)

High-dimensional multiple imputation (HDMI) for partially observed confounders including natural language processing-derived auxiliary covariates
di: Weberpals, Janick, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Consequentialist Critique of Binary Classification Evaluation: Theory, Practice, and Tools
di: Flores, Gerardo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Identifying Conditional Causal Effects in MPDAGs
di: LaPlante, Sara, et al.
Pubblicazione: (2025)

Statistical Methods in Generative AI
di: Dobriban, Edgar
Pubblicazione: (2025)

Best of mini-N in-loop Sampling: A Contextual Quality Reward Model for Reliable and Efficient Best-of-N Sampling
di: Rho, Hyung Gyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

PCS Workflow for Veridical Data Science in the Age of AI
di: Rewolinski, Zachary T., et al.
Pubblicazione: (2025)

TRUST: Transparent, Robust and Ultra-Sparse Trees
di: Dorador, Albert
Pubblicazione: (2025)

A Critical Perspective on Finite Sample Conformal Prediction Theory in Medical Applications
di: Kladny, Klaus-Rudolf, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Granularity of Causal Effect Identifiability
di: Chen, Yizuo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Distribution Matching for Self-Supervised Transfer Learning
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2025)

Counterfactual Probabilistic Diffusion with Expert Models
di: Mu, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Framework for Nonstationary Gaussian Processes with Neural Network Parameters
di: James, Zachary, et al.
Pubblicazione: (2025)

KANITE: Kolmogorov-Arnold Networks for ITE estimation
di: Mehendale, Eshan, et al.
Pubblicazione: (2025)