stat.ME ورقة بحثية

MM-algorithms for traditional and convex NMF with Tweedie and Negative Binomial cost functions and empirical evaluation

تقدم هذه الورقة إطاراً موحداً لتحليل المصفوفات غير السالبة (NMF) التقليدي والمحدب تحت توزيعات "نيجاتيف ثنائي الحدين" (Negative Binomial) وتوزيع "توييدي" (Tweedie)، حيث تشتق قواعد تحديث ضربية جديدة عبر منهجية "التعظيم-التقليل" (Majorize-Minimization)، وتثبت من خلال التقييم التجريبي أن الاختيار المناسب لنموذج الضجيج والصياغات المحدبة يحسن بشكل كبير من استعادة الميزات في البيانات ذات التشتت الزائد.

Elisabeth Sommer James, Asger Hobolth, Marta Pelizzola2026-03-11

📊 statistics

Bayesian Evidence Synthesis for Modeling SARS-CoV-2 Transmission

تقترح هذه الورقة إطاراً بايزياً لتوليف بيانات فيروس سارس-كوف-2 غير المكتملة لتقدير إجمالي الإصابات وديناميكيات الانتقال، مبرهنةً على أن طريقة "هاميلتونيان مونت كارلو" توفر استدلالاً قوياً، وأن بيانات التنقل تعزز التنبؤ، وأن المسبقات المعلوماتية المقترنة بتحليل المستوى الطوري توفر دعماً أفضل لاتخاذ القرار مقارنة بالافتراضات التقييدية.

Anastasios Apsemidis, Nikolaos Demiris2026-03-10

📊 statistics

Metropolis--Hastings with Scalable Subsampling

تقترح هذه الورقة خوارزمية "متروبوليس-هاستينغز" جديدة تستفيد من المتغيرات المساعدة وأخذ العينات الفرعية لتحقيق استدلال بايزي دقيق وفعال على مجموعات البيانات الضخمة مع استيفاء شرط التوازن التفصيلي والتفوق على الأساليب الحالية في الكفاءة الحسابية وحجم العينة الفرعية المطلوبة.

Estevão Prado, Christopher Nemeth, Chris Sherlock2026-03-10

📊 statistics

Stable Survival Extrapolation via Transfer Learning

تقترح هذه الورقة إطار عمل مستقراً لاستقراء البقاء على قيد الحياة يدمج نماذج الوفيات البايزية مع نماذج المخاطر المتعددة المعلمية المرنة للاستفادة من بيانات السجلات الخارجية كمرتكز، مما يؤدي إلى تحسين متانة وقابلية تفسير تقديرات متوسط البقاء على قيد الحياة في السيناريوهات السريرية المعقدة مثل سرطان الثدي، والميلانوما، واضطراب نظم القلب.

Anastasios Apsemidis, Nikolaos Demiris2026-03-10

🤖 machine learning

StablePCA: Distributionally Robust Learning of Shared Representations from Multi-Source Data

تقدم هذه الورقة StablePCA، وهو إطار عمل متين توزيعياً لاستخراج تمثيلات مشتركة منخفضة الأبعاد من بيانات متعددة المصادر عن طريق تعظيم التباين المفسر في الحالة الأسوأ، وتعالج عدم التحدب المتأصل فيه من خلال استرخاء محدب يتم حله بواسطة خوارزمية Mirror-Prox فعالة ذات ضمانات تقارب عالمي وشهادة تعتمد على البيانات لضبط الحل.

Zhenyu Wang, Molei Liu, Jing Lei, Francis Bach, Zijian Guo2026-03-10

📊 statistics

Multi-Rank Subspace Change-Point Detection for Monitoring Robotic Swarms

مدفوعاً بمراقبة أسراب الروبوتات، تقترح هذه الورقة إجراء "المجموع التراكمي للاشتقاق الفرعي متعدد الرتب" (MRS-C) للكشف عن التغيرات منخفضة الرتبة في البيانات المتدفقة عالية الأبعاد، مع إثبات مثاليته التقاربية من الدرجة الأولى وتوضيح فعاليته من خلال التحليل النظري والتطبيقات الواقعية.

Jonghyeok Lee, Yao Xie, Youngser Park, Jason Hindes, Ira Schwartz, Carey Priebe2026-03-10

📈 economics

Policy relevance of causal quantities in networks

تجادل هذه الورقة بأنه في حين أن العديد من المقادير السببية الشائعة في بيئات الشبكات تفشل في تقديم ملخصات تفسيرية لآثار مستوى الوحدة ودعم اختيار السياسة المثلى في آن واحد، وذلك بسبب عدم التطابق بين افتراضات التعرض المتجانس والواقع غير المتجانس، فإن متوسط النتيجة المتوقع يعد مقدراً متفوقاً يستوفي كلا المعيارين.

Sahil Loomba, Dean Eckles2026-03-10

📊 statistics

Stabilizing Thompson Sampling with Null Hypothesis Bayesian Response-Adaptive Randomization

تقترح هذه الورقة طريقة عشوائية تكيفية للاستجابة قائمة على المنهج البايزي، تعمل على تثبيت التباين العالي لنموذج "تسمبلينج تومسون" (Thompson sampling) من خلال إدخال فرضية عدم تساوي فعالية العلاج، مما يوازن بين تخصيص المرضى للعلاجات المتفوقة وبين الموثوقية الإحصائية والصلاحية الاستدلالية.

Samuel Pawel, Leonhard Held2026-03-10

📊 statistics

Bayesian Transfer Learning for High-Dimensional Linear Regression via Adaptive Shrinkage

تقدم الورقة البحثية BLAST، وهو إطار عمل للتعلم بنقل المعرفة البايزي (Bayesian transfer learning) للنماذج الخطية ذات الأبعاد العالية، والذي يستخدم الانكماش التكيفي واختيار المصدر لتحسين دقة التنبؤ، وتقدير عدم اليقين، والاستدلال من خلال الموازنة بفعالية بين مشاركة المعلومات عبر مصادر بيانات متعددة مع التخفيف من حدة النقل السلبي.

Parsa Jamshidian, Donatello Telesca2026-03-10

📊 statistics

Calibrating Bayesian Inference

تتناول هذه الورقة ضعف الاستدلال البايزي المعياري عندما لا تتطابق التوزيعات القبلية مع العملية الحقيقية المولدة للمعلمات، وذلك من خلال اقتراح خوارزمية تقريب عشوائي مبتكرة لمعايرة مناطق الثقة البايزية، مما يضمن الصلاحية التكرارية بغض النظر عن آلية البيانات الكامنة.

Yang Liu, Jonathan P. Williams, Jan Hannig2026-03-10

→ السابق التالي ←