Copertina

Simulation-based inference via telescoping ratio estimation for trawl processes

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Leonte, Dan, Huser, Raphaël, Veraart, Almut E. D.
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Machine Learning Methodology
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Nonparametric estimation of trawl processes: Theory and applications
di: Sauri, Orimar, et al.
Pubblicazione: (2022)

Neural Bayes estimators for censored inference with peaks-over-threshold models
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)

Regression modelling of spatiotemporal extreme U.S. wildfires via partially-interpretable neural networks
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2022)

Modeling Nonstationary Extremal Dependence via Deep Spatial Deformations
di: Shao, Xuanjie, et al.
Pubblicazione: (2025)

Neural Conditional Simulation for Complex Spatial Processes
di: Walchessen, Julia, et al.
Pubblicazione: (2025)

Neural Parameter Estimation with Incomplete Data
di: Sainsbury-Dale, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)

Neural Bayes Estimators for Irregular Spatial Data using Graph Neural Networks
di: Sainsbury-Dale, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2023)

Statistical inference for Levy-driven graph supOU processes: From short- to long-memory in high-dimensional time series
di: Mehta, Shreya, et al.
Pubblicazione: (2025)

Neural Bayes estimation and selection for complex bivariate extremal dependence models
di: André, Lídia M., et al.
Pubblicazione: (2025)

Flexible and efficient emulation of spatial extremes processes via variational autoencoders
di: Zhang, Likun, et al.
Pubblicazione: (2023)

Simulation-based Bayesian inference under model misspecification
di: Kelly, Ryan P., et al.
Pubblicazione: (2025)

Research frontiers in ambit stochastics: In memory of Ole E. Barndorff-Nielsen
di: Benth, Fred Espen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Simulation-based inference for stochastic nonlinear mixed-effects models with applications in systems biology
di: Häggström, Henrik, et al.
Pubblicazione: (2025)

Nonparametric estimation of Hawkes processes with RKHSs
di: Bonnet, Anna, et al.
Pubblicazione: (2024)

Inverting estimating equations for causal inference on quantiles
di: Cheng, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Clustered random forests with correlated data for optimal estimation and inference under potential covariate shift
di: Young, Elliot H., et al.
Pubblicazione: (2025)

Fast post-process Bayesian inference with Variational Sparse Bayesian Quadrature
di: Li, Chengkun, et al.
Pubblicazione: (2023)

Inference at the data's edge: Gaussian processes for modeling and inference under model-dependency, poor overlap, and extrapolation
di: Cho, Soonhong, et al.
Pubblicazione: (2024)

Tree-based variational inference for Poisson log-normal models
di: Chaussard, Alexandre, et al.
Pubblicazione: (2024)

Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings
di: Linhart, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)

Amortised and provably-robust simulation-based inference
di: Bharti, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2026)

Modeling of spatial extremes in environmental data science: Time to move away from max-stable processes
di: Huser, Raphaël, et al.
Pubblicazione: (2024)

Selective inference using randomized group lasso estimators for general models
di: Huang, Yiling, et al.
Pubblicazione: (2023)

Statistical inference for case-control logistic regression via integrating external summary data
di: Shi, Hengchao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Improving reproducibility by controlling random seed stability in machine learning based estimation via bagging
di: Williams, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2026)

Efficient nonparametric statistical inference on population feature importance using Shapley values
di: Williamson, Brian D., et al.
Pubblicazione: (2020)

Doubly robust inference via calibration
di: van der Laan, Lars, et al.
Pubblicazione: (2024)

Simplifying debiased inference via automatic differentiation and probabilistic programming
di: Luedtke, Alex
Pubblicazione: (2024)

Extreme quantile regression with deep learning
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Simulation-based Inference via Langevin Dynamics with Score Matching
di: Jiang, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Transductive conformal inference with adaptive scores
di: Gazin, Ulysse, et al.
Pubblicazione: (2023)

Collaborative causal inference on distributed data
di: Kawamata, Yuji, et al.
Pubblicazione: (2022)

Semi-parametric inference based on adaptively collected data
di: Lin, Licong, et al.
Pubblicazione: (2023)

Simulation-based stacking
di: Yao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2023)

Learning with Expected Signatures: Theory and Applications
di: Lucchese, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Online LLM watermark detection via e-processes
di: Su, Weijie, et al.
Pubblicazione: (2026)

Learning to Simulate: Generative Metamodeling via Quantile Regression
di: Hong, L. Jeff, et al.
Pubblicazione: (2023)

Neural variational inference for cutting feedback during uncertainty propagation
di: Song, Jiafang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Predictive variational inference: Learn the predictively optimal posterior distribution
di: Lai, Jinlin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Causal inference using invariant prediction: identification and confidence intervals
di: Peters, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2015)