- 脑动脉树的持久性同调分析
使用拓扑数据分析的思想来建立树形数据对象的新表示方式，结合针对血管树的多个分支和循环进行定量的持续图，提出新的统计分析方法，相对于以前的数据分析，新方法与如年龄和性别等协变量有更高的相关性，即使从以前的重要摘要中去除了协变量的相关性，与年龄 - 分布回归学习理论
本文研究了分布回归问题，提出了一种基于再生核希尔伯特空间的简单分析计算的岭回归方法，证明了该方法在两阶段抽样设置下是一致的，并且该估算器能够达到一阶段最小化最优速率。
- 黎曼流形上轨迹的统计分析：鸟类迁徙、飓风跟踪和视频监视
本文提出了一种基于 TSRVF 和时空一致性约束的统计分析方法，可以计算流形上轨迹的相似性，通过该方法可以在三种不同的流形中进行实验并得出实验结果。
- 统计学家有用的 Davis-Kahan 定理变形
通过 Davis-Kahan 定理来分析各种统计过程中，由样本版特征向量所生成的子空间和总体版本间的距离，引入了一个依赖于总体特征值分离条件的新元算，加强了在统计情境下的适用性。
- 持续图群体中位数
本文探讨一种对一组 Persistence diagrams 求中值的算法，将其定义为对适当的代价函数进行最小化，同时研究该代价函数的局部极小值，对中值的性质进行了比较分析。
- 什么是 “随机缺失”？
本研究提供了 “随机缺失” 和 “完全随机缺失” 的规范精确定义，以明确缺失机制被忽略的条件，从而在各种推理范式下获得有效推论。
- Powerlaw: 用于重尾分布分析的 Python 包
该论文介绍了 powerlaw Python package 软件包，该软件提供易于使用的命令，用于拟合和统计分析分布，以降低使用好的统计方法拟合功率定律分布的障碍。
- 第三届国际规划比赛：结果与分析
本文介绍了第三届国际规划竞赛的成果，包括关于竞赛领域、规划师和目标的描述，并对竞赛结果进行了分析。通过统计数据分析，探讨了比较规划师之间的性能、竞赛领域难度的比较、规划师之间关于各个问题难度的相对一致性以及规划师相对扩展到越来越复杂的问题时 - 最近邻聚类树剪枝
通过统计分析，我们揭示了 k-NN 图的某些子图如何构成底层点分布簇树的一致估计量，并通过慎重选择聚类树的剪枝方式，旨在同时保证删除所有虚假的簇结构并恢复显著的簇，从而在聚类领域得到了首个有限样本的结果。
- 特征选择方法对分子标志物准确性、稳定性和可解释性的影响
该研究对多种特征选择方法在乳腺癌预后方面的预测性能、稳定性和功能可解释性进行了比较，发现简单的过滤方法通常优于复杂的嵌入或包装方法，集成特征选择通常没有积极影响，最终得出平均而言简单的 Student's t-test 提供了最佳结果。