研究人员开发了一种新颖的摊销推断方法，使用神经网络来估计抽样分布，特别适用于传统Efron bootstrap方法失效的场景。这种新方法在模拟数据上进行训练，并利用pinball损失函数，可以从单个数据集中生成高精度的完整抽样分布估计。在估计极端分位数和尾部指数等各种具有挑战性的统计问题中，该方法与m-out-of-n bootstrap和子抽样等经典技术相比，表现出优越的性能。 AI
影响 引入了一种新颖的基于神经网络的统计推断方法，有可能在复杂数据分析场景中提高准确性。
排序理由 详细介绍新统计方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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