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    <title>统计估计 on 办公AI智能小助手</title>
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    <description>Recent content in 统计估计 on 办公AI智能小助手</description>
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      <title>算法稳定性、计算效率与统计精度研究</title>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;instability-computational-efficiency-and-statistical-accuracy&#34;&gt;Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;Nhat Ho, Koulik Khamaru, Raaz Dwivedi, Martin J. Wainwright, Michael I. Jordan, Bin Yu; 26(65):1−68, 2025.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;摘要&#34;&gt;摘要&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;许多统计估计器被定义为数据依赖算子的固定点，其中基于最小化成本函数的估计器是重要特例。此类估计器的极限性能取决于在无限样本理想化极限下总体水平算子的性质。开发了一个通用框架，该框架基于算法在总体水平上的确定性收敛速率与其应用于基于n个样本的经验对象时的（不）稳定程度之间的相互作用，给出统计精度界限。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>有限空间不平衡Kantorovich-Rubinstein统计特性分析</title>
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      <pubDate>Mon, 08 Sep 2025 07:06:40 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;有限空间不平衡kantorovich-rubinstein距离方案和重心的统计视角分析&#34;&gt;有限空间不平衡Kantorovich-Rubinstein距离、方案和重心的统计视角分析&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;摘要&#34;&gt;摘要&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;在不同典型采样模型下，分析有限支撑测度间不平衡最优传输量的插件估计器的统计性质。具体而言，主要研究结果提供了质量惩罚参数C&amp;gt;0时经验Kantorovich-Rubinstein（KR）距离、传输方案和重心的期望误差的非渐近边界。详细研究了质量惩罚参数C的影响，基于此分析，从数学上证明了KR量的随机计算方案，该方案可与任何精确求解器结合用于快速近似计算。通过合成和真实数据集，在模拟研究中实证分析期望误差行为，并说明理论边界的有效性。&lt;/p&gt;</description>
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