📊 statistics

Fast localization of anomalous patches in spatial data under dependence

تقدم هذه الورقة البحثية SPLADE، وهي طريقة من مرحلتين قابلة للتوسع ودقيقة بشكل مثبت لتحديد مواقع الرقع الشاذة متعددة المحاور والمتعامدة مع المحاور في البيانات المكانية تحت ظروف الاعتماد العام، والتي تُظهر كفاءة حوسبية ودقة ومتانة فائقة مقارنة بالنهج القائمة في كل من الاختبارات المعيارية الاصطناعية وتطبيقات مراقبة الفيديو في العالم الحقيقي.

Soham Bonnerjee, Sayar Karmakar, George Michailidis2026-03-31
📊 statistics

Induced replication and the assessment of models

تقترح هذه الورقة إطاراً مبتكراً لتقييم النماذج شبه المعلمية وعالية المعلمات من خلال استحثاث التكرار الداخلي عبر مناورات تمهيدية، مما يستبدل التنبؤ التقليدي خارج العينة بمعايير داخل العينة لتجنب صعوبات تقدير المعلمات المزعجة وصعوبات الضبط، مع إثبات الفعالية عبر مختلف السياقات الإحصائية.

Heather Battey, Nancy Reid2026-03-31
📊 statistics

Empirical Likelihood for Nonsmooth Functionals

تقدم هذه الورقة طريقة احتمالية تعتمد على تمهيد المضروب المصحح، والتي تتيح استدلالاً إحصائياً صالحاً للدوال الجزئية غير الملساء، مثل تقييم السياسات ذات القيمة المثلى، وذلك من خلال استخدام اختزال هندسي إلى البرامج المحدبة بدلاً من الاعتماد على افتراضات النعومة التقليدية.

Hongseok Namkoong2026-03-31
📊 statistics

Omitted-Variable Sensitivity Analysis for Generalizing Randomized Trials

تقدم هذه الورقة إطاراً لتحليل الحساسية يهدف إلى تعميم نتائج التجارب العشوائية على المجتمعات المستهدفة من خلال تفكيك انحياز الصلاحية الخارجية إلى قوة التعديل وعدم توازن المعدِّل، وذلك باستخدام معاملات R2R^2 الجزئية خالية المقياس لتوفير حدود مغلقة الصيغة وقابلة للتفسير ضد معدِّلات الأثر غير المرصودة.

Amir Asiaee, Samhita Pal, Jared D. Huling2026-03-31
📊 statistics

Dependable Exploitation of High-Dimensional Unlabeled Data in an Assumption-Lean Framework

تقترح هذه الورقة مُقدِّراً جديداً قليل الافتراضات للتعلم شبه المُشرف عالي الأبعاد، يضمن كفاءة تقدير محسنة أو مكافئة لنماذج الأساس المُشرفة، حتى في حالة الخطأ في توصيف دالة المتوسط الشرطي، مما يضمن الاستغلال الموثوق للبيانات غير المُصنفة من أجل الاستدلال الإحصائي.

Chao Ying, Siyi Deng, Yang Ning, Jiwei Zhao, Heping Zhang2026-03-31
📊 statistics

Design-Based Inference for the AUC with Complex Survey Data

تقترح هذه الورقة إطار عمل قائماً على التصميم باستخدام أوزان التكرار لإنشاء فترات ثقة واختبارات فرضية صالحة للمساحة تحت المنحنى (AUC) مع بيانات المسح المعقدة، مما يثبت من خلال المحاكاة وتطبيقات برنامج (NHANES) أن هذا النهج يتفوق على طرق البوتستراب التقليدية غير القائمة على التصميم من خلال مراعاة تصميمات المعاينة بشكل صحيح لتجنب تقدير التباين بأقل من قيمته الحقيقية وارتفاع معدلات خطأ النوع الأول.

Amaia Iparragirre, Thomas Lumley, Irantzu Barrio2026-03-31
📊 statistics

Interpretable models for forecasting high-dimensional functional time series

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتنبؤ القابل للتفسير للسلاسل الزمنية الوظيفية عالية الأبعاد، والذي يجمع بين تحليل التباين الوظيفي (FANOVA) ونموذج عامل وظيفي لفصل التأثيرات الهيكلية الحتمية عن الاتجاهات العشوائية، مما يؤدي إلى تحسين دقة التنبؤ وتوفير رؤى شفافة لاتخاذ القرارات السياساتية، كما هو موضح في بيانات الوفيات الفرعية اليابانية.

Han Lin Shang, Cristian F. Jiménez-Varón2026-03-31
📊 statistics

Profile Graphical Models

تقدم هذه الورقة النماذج الرسومية للملفات التعريفية (profile graphical models)، وهي فئة جديدة من النماذج التي تلتقط كيفية تأثير عوامل الخطر الخارجية على بنية الاعتماد للمتغيرات متعددة المتغيرات، وتؤسس لخصائصها النظرية مع اقتراح إطار استدلال بايزي تم التحقق من صحته من خلال عمليات المحاكاة وتحليل شبكة بروتين سرطان الدم النقوي الحاد.

Alejandra Avalos-Pacheco, Monia Lupparelli, Francesco C. Stingo2026-03-31
📊 statistics

Statistical Models for the Inference of Within-person Relations: A Random Intercept Cross-Lagged Panel Model and Its Interpretation

تضع هذه الورقة نموذج التقاطع الزمني المتقاطع ذو التقاطع العشوائي (RI-CLPM) كأداة قيمة لاستنتاج العلاقات داخل الشخص الواحد من خلال توضاح علاقاته المفاهيمية والرياضية مع النماذج الإحصائية الأخرى، وتسليط الضوء على افتراضه المتعلق بالسمات المستقرة غير المرتبطة والتباين داخل الشخص، ومعالجة تحديات التفسير والتطبيق العملي.

Satoshi Usami2026-03-31
📊 statistics

Large multi-response linear regression estimation based on low-rank pre-smoothing

تقترح هذه الورقة تقنية تنعيم مسبق منخفضة الرتبة للانحدار الخطي متعدد الاستجابات الكبير، والتي تتفوق نظرياً وتجريبياً على طريقة المربعات الصغرى العادية في متوسط مربع الخطأ، مع توفير كفاءة حوسبية أكبر من انحدار الرتبة المنخفضة.

Xinle Tian, Alex Gibberd, Matthew Nunes, Sandipan Roy2026-03-30