📊 statistics

Forecasting of Multiple Seasonal Categorical Time Series Using Fourier Series with Application to AQI Data of Kolkata

تقترح هذه الورقة إطار عمل مبتكرًا يطوع متسلسلات فوريه والدوال المؤشرة لنمذجة تعدد الموسميات في السلاسل الزمنية الفئوية، مما يظهر دقة تنبؤ محسنة لبيانات مؤشر جودة الهواء في كولكاتا مقارنة بطرق ماركوف والتعلم الآلي التقليدية.

Anirban Ghosh, Raju Maiti2026-03-05
📊 statistics

Bayesian structured additive quantile regression for inflated bounded data

تقترح هذه الورقة إطاراً لنموذج انحدار المئينات الهيكلي الإضافي البايزي للبيانات المحدودة المتضخمة، والذي يعمل في آن واحد على نمذجة المئينات الشرطية للمكون المستمر واحتمالات القيم الحدية باستخدام تنبؤات مرنة، مع إجراء الاستدلال عبر برنامج Liesel والتحقق من صحته من خلال المحاكاة والتطبيقات الواقعية.

Francisco F. Queiroz, Johannes Brachem, Paul F. V. Wiemann, Thomas Kneib2026-03-05
📈 economics

Bandwidth Selection for Spatial HAC Standard Errors

تتناول هذه الورقة التحدي غير المحلول المتمثل في اختيار عرض النطاق الترددي للأخطاء المعيارية لـ HAC المكانية، وذلك من خلال توثيق علاقة على شكل حرف U مقلوب بين عرض النطاق وحجم الخطأ، ومن ثم اقتراح مُنتقي غير معلمي جديد يعتمد على البيانات، والذي يتحكم بفعالية في معدلات الإيجاب الكاذب عبر هياكل ارتباط مكاني متنوعة.

Alexander Lehner2026-03-05
📊 statistics

Efficient Bayesian Estimation of Dynamic Structural Equation Models via State Space Marginalization

تقترح هذه الورقة طريقة تقدير بايزي فعالة حاسوبياً لنماذج المعادلات الهيكلية الديناميكية (DSEMs) من خلال إعادة صياغة عملية المستوى الداخلي كنموذج فضاء حالة غاوسي خطي لتهميش الحالات الكامنة تحليلياً عبر مرشح كالمان، مما يتيح أخذ عينات هاملتوني مونت كارلو قابلة للتوسع تتفوق بشكل كبير على نهج مونت كارلو عبر سلاسل ماركوف التقليدية القائمة على القوة الغاشمة.

Øystein Sørensen2026-03-05
🤖 machine learning

Bayesian Adversarial Privacy

تقدم هذه الورقة "الخصوصية التنافسية البايزية"، وهي إطار كمي جديد يقدم بديلاً أكثر سياقية وصرامة للخصوصية التفاضلية ونظرية الإفصاح الإحصائي من خلال تأصيل قرارات الإفصاح في وجهة نظر مسبقة مستمدة من نظرية القرار البايزية.

Cameron Bell, Timothy Johnston, Antoine Luciano, Christian P Robert2026-03-05
🤖 machine learning

Beyond Mixtures and Products for Ensemble Aggregation: A Likelihood Perspective on Generalized Means

تؤسس هذه الورقة إطاراً نظرياً مبدئياً لتجميع الكثافة من خلال إثبات أن المتوسطات المعممة الموحدة ذات الرتبة r[0,1]r \in [0,1] هي القواعد الوحيدة التي تضمن تحسينات منهجية في احتمالية الإمكان الأعظم (log-likelihood) مقارنة بالتوزيعات الفردية، مما يوفر تبريراً موحداً للاستخدام الواسع النطاق للتجميع الخطي والهندسي في المجموعات العميقة (Deep Ensembles).

Raphaël Razafindralambo, Rémy Sun, Frédéric Precioso, Damien Garreau, Pierre-Alexandre Mattei2026-03-05
📊 statistics

Areal Disaggregation: A Small Area Estimation Perspective

تقترح هذه الورقة إطار عمل للنمذجة المكانية أحادية المرحلة، يعتمد بالكامل على المنهج البايزي ومُنفذ باستخدام inlabru، لتوليد تقديرات موثوقة وعالية الدقة للمؤشرات الصحية والديموغرافية مباشرة من بيانات المسح المجمعة بشكل خشن، مما يثبت فعاليتها من خلال عمليات المحاكاة والتطبيقات على مسوحات الخصوبة واستخدام الوقت في كينيا.

Yunhan Wu, Finn Lindgren, Heidi A. Hanson2026-03-05
🔢 mathematics

A spectral inference method for determining the number of communities in networks

تقترح هذه الورقة طريقة استدلال طيفي خالية من النماذج تعتمد على نسب الفجوات الذاتية (eigengap ratios)، والتي تحدد بفعالية عدد المجتمعات في كل من الشبكات الكثيفة والمتفرقة ذات العدد المتزايد من المجتمعات، دون الحاجة إلى ملاءمة صريحة للنماذج أو ضبط للمعلمات.

Yujia Wu, Xiucai Ding, Jingfei Zhang, Wei Lan, Chih-Ling Tsai2026-03-05
📊 statistics

Zero-inflated stochastic volatility model for disaggregated inflation data with exact zeros

تقترح هذه الورقة نموذج تقلب عشوائي ذو تضخم صفري مع عينة جيبس مُعززة بـ "بوليا-جاما" مخصصة لتحليل بيانات مؤشر أسعار المستهلك المفصلة التي تحتوي على أصفار دقيقة، مما يثبت أن مراعاة التضخم الصفري تؤدي إلى تقديرات أكثر إفادة للاتجاه والتقلب وتحسن أداء التنبؤ عبر أربعة اقتصادات متقدمة.

Geonhee Han, Kaoru Irie2026-03-04
📊 statistics

A New Fit Assessment Framework for Common Factor Models Using Generalized Residuals

تقترح هذه الورقة إطاراً موسعاً باستخدام البواقي المعممة لتطوير إحصاءات اختبار ملاءمة مرنة لنماذج العوامل المشتركة، مبرهنةً من خلال عمليات المحاكاة والتحليل التجريبي أن هذا النهج يكتشف بفعالية عدم الملاءمة في الافتراضات التوزيعية والوظيفية التي غالباً ما تغفل عنها الطرق التقليدية القائمة على المتوسط والتباين.

Youjin Sung, Youngjin Han, Yang Liu2026-03-04