Project Euclid 欧几里德·数学与统计学在线电子资源数据库

根据最新发布的2020年期刊引用报告（JCR），由国际数理统计学会出版的《The Annals of Statistics》—《统计学年鉴》在统计与概率学科继续保持领先地位，本刊在该领域的权威地位已经延续数年，全球超过40,000的统计数学家和相关从业者正在阅读该期刊，它是公认的统计数学领域最值得信赖的知识来源。该刊的部分文章电子版内容可以通过Project Euclid（https://projecteuclid.org/）平台免费访问获取。

现在为您推荐在过去1年中该刊关注度最高、下载次数最多的5篇全文，供您参考：

https://projecteuclid.org/journals/annals-of-statistics （拷贝链接，在浏览器打开）

① Exact post-selection inference, with application to the lasso

作者：Jason D. Lee, Dennis L. Sun, Yuekai Sun, Jonathan E. Taylor

关键字: Confidence interval, hypothesis test, Lasso, Model selection

② Nearly unbiased variable selection under minimax concave penalty

作者：Cun-Hui Zhang

关键字：correct selection, Degrees of freedom, least squares, mean squared error, minimax, Model selection, nonconvex minimization

③ Controlling the false discovery rate via knockoffs

作者：Rina Foygel Barber, Emmanuel J. Candès

关键字：false discovery rate (FDR), Lasso, Martingale theory, permutation methods, sequential hypothesis testing, Variable selection

④ Wild binary segmentation for multiple change-point detection

作者：Piotr Fryzlewicz

关键字：Bayesian Information Criterion, binary segmentation, change-point detection, Multiple change-points, randomised algorithms, thresholding

⑤ Analysis of variance—why it is more important than ever

作者：Andrew Gelman

关键字：ANOVA, Bayesian inference, fixed effects, hierarchical model, Linear regression, multilevel model, random effects, variance components

Project Euclid 是 美 国 康 奈 尔 大 学 图 书 馆 （ Cornell University Library）于 2000 年发起创建，由康奈尔大学图书馆和杜克大学出版 社（Duke University Press）共同管理的非营利性在线出版物平台， 目的是促进数学以及统计学领域的学术交流，扶持数学和统计学的独 立期刊的网上出版。目前PE平台上拥有35家出版社超过100种学术出版物，是获取数学、统计学高质量文献的平台。

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