NTU Theses and Dissertations Repository: 統計與數據科學研究所

統計與數據科學研究所 : [15] 系所單位首頁

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系所單位內的文件 (依標題由升冪排序排序)：從 1 到 15 筆，總共 15 筆

出版年	標題	作者	系所
2024	一種多變量函數主成分分析的混合方法 A Hybrid Approach for Multivariate Functional Principal Component Analysis	李泓哲; Hung-Che Lee	統計與數據科學研究所
2024	使用右設限存活資料在比例勝算模型之下的變數選擇 Variable Selection under Proportional Odds Model with Right-Censored Survival Data	張育瑋; Yu-Wei Chang	統計與數據科學研究所
2025	使用自助法技術對LassoNet模型去偏誤 Bias Reduction in LassoNet Models Using Bootstrap Techniques	劉冠毅; Guan-Yi Liu	統計與數據科學研究所
2024	使用資料深度來識別各種函數型資料的變化 Identification of various functional changes with the aid of data depth	吳維哲; Wei-Che Wu	統計與數據科學研究所
2025	具有核化斯坦因差異和分數匹配的變分推論 Variational Inference with Kernelized Stein Discrepancy and Score Matching	陳貞諺; Zhen-Yan Chen	統計與數據科學研究所
2024	分層函數數據的集群研究 Cluster Analysis of Functional Data with Hierarchical Structures	覃業昀; Yeh-Yun Chin	統計與數據科學研究所
2024	利用層次圖模型進行社群偵測及圖結構之估計 A Unified Framework for Graph Estimation and Community Detection using Hierarchical Graphical Models	劉宸熙; Chen-Hsi Liu	統計與數據科學研究所
2025	前饋神經網路之信賴交叉驗證法 Cross-Validation with Confidence in Feed-Forward Neural Network	林允文; Yun-Wen Lin	統計與數據科學研究所
2024	從多變量方法延伸至函數型數據的線上轉折點偵測 Online Change Point Detection in Function Data: An Extension from Multivariate Techniques	吳岱錡; Dai-Chi Wu	統計與數據科學研究所
2024	精準化識別函數數據顯著差異區段之研究 An improved testing procedure for localizing significant intervals for functional data	陳文凱; Wen-Kai Chen	統計與數據科學研究所
2024	處理多重實例學習中標籤歧義的貝氏方法 A Bayesian Approach for Addressing Label Ambiguity in Multiple Instance Learning	陳思妤; Szu-Yu Chen	統計與數據科學研究所
2024	變數校正函數型自我迴歸模型 A Covariate Adjusted Functional Autoregressive Model	陳昱誠; Yu-Cheng Chen	統計與數據科學研究所
2024	透過限制性的最佳分割來檢測函數型資料中的多重轉折點 Detection of Multiple Changepoints in a Functional Data Sequence with Constrained Optimal Partitioning	蔡知諺; Chih-Yen Tsai	統計與數據科學研究所
2024	預測年齡死亡率之比較研究 A comparative study of age-specific mortality forecast	鄭君淑; JYUN-SHU JHENG	統計與數據科學研究所
2024	高維度下 Spike-and-Slab與Horseshoe 先驗的穩健性比較 A Comparative Study of Spike-and-Slab and Horseshoe Prior for Robustness in High Dimension	練政楷; Cheng-Kai Lien	統計與數據科學研究所

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