📊 statistics

Bayesian Linear Models: A compact general set of results

تقدم هذه الورقة اشتقاقاً موجزاً وعاماً وميسراً للتوزيعات البعدية للنماذج الخطية البايزية ذات الأولوات "نورمال-غاما" المترافقة، تغطي الملاحظات المترابطة، والتنبؤ، واختيار النموذج، والتنفيذات الفعالة، مع تقديم مثال برمجِي بلغة بايثون واستعراض تطبيقات في السلاسل الزمنية، والإحصاء المكاني، والانحدار، والعمليات الغاوسية، والنماذج الديناميكية البايزية.

J Andres Christen2026-03-04
📊 statistics

Adaptive tuning of Hamiltonian Monte Carlo methods

تقدم هذه الورقة البحثية طريقة الضبط التكيفي (ATune)، وهي طريقة غير مكلفة حاسوبياً تعمل تلقائياً على تحسين المعلمات الفائقة للمكاملات وخطوات هاميلتونيان مونت كارلو (Hamiltonian Monte Carlo) خلال مرحلة الإحماء (burn-in) للقضاء على آثار الرنين وتحسين استقرار ودقة أخذ العينات، مما يظهر أداءً متفوقاً على الضبط التجريبي التقليدي وأدوات أخذ العينات الحديثة مثل NUTS عبر مختلف التطبيقات الواقعية.

Elena Akhmatskaya, Lorenzo Nagar, Jose Antonio Carrillo, Leonardo Gavira Balmacz, Hristo Inouzhe, Martín Parga Pazos, Ma (…)2026-03-04
📊 statistics

On classes of distributions on the unit interval: structural properties and application to inequality data

تقدم هذه الورقة عائلتين جديدتين من توزيعات الفترات الوحدة المشتقة من تحويلات نسب غاما، والتي لا توفر خصائص إحصائية وصيغاً للتقدير بطريقة الإمكان الأعظم فحسب، بل تُنشئ أيضاً رابطاً مباشراً مع المقدرات القائمة على العينات لمؤشرات جيني وأتكنسون لعدم المساواة، مما يثبت فائدتها العملية من خلال المحاكاة وتحليل البيانات الواقعية عبر الدول.

Roberto Vila, Helton Saulo, Poliana Matos, Subhankar Dutta2026-03-04
📊 statistics

Dynamic Latent Class Structural Equation Modeling: A Hands-On Tutorial for Modeling Intensive Longitudinal Data

تقدم هذه الورقة درساً تعليمياً تطبيقياً يوجه الباحثين التطبيقيين عبر التنفيذ خطوة بخطوة لنماذج المعادلات الهيكلية للفئات الكامنة الديناميكية (DLCSEM) المعقدة في برنامج JAGS، باستخدام مثال في علم النفس الإكلينيكي لتوضيح كيفية دمج نماذج ماركوف المخفية للتبديل مع نماذج المعادلات الهيكلية الديناميكية لتحليل البيانات الطولية المكثفة.

Roberto Faleh, Sofia Morelli, Vivato Andriamiarana, Zachary J. Roman, Christoph Flückiger, Holger Brandt2026-03-04
📊 statistics

Modeling Spatial Heterogeneity in Exposure Buffers and Risk: A Hierarchical Bayesian Approach

تقدم هذه الورقة طريقة SVBR، وهي طريقة بايزية هرمية مرنة تعامل أنصاف أقطار نطاقات التعرض كمعلمات مجهولة متغيرة مكانياً لتحسين الاستدلال الإحصائي في علم الأوبئة القائم على المكان، مما يثبت تفوقها على نهج النطاقات الثابتة التقليدي من خلال عمليات المحاكاة ودراسة للوصول إلى الرعاية الصحية في مدغشقر.

Saskia Comess, Daniel E Ho, Joshua L Warren2026-03-04
📊 statistics

Anchoring Convenience Survey Samples to a Baseline Census for Vaccine Coverage Monitoring in Global Health

تُظهر هذه الدراسة المحاكاتية أن نهج المسح الهجين، الذي يرتكز فيه اتباع عينات مريحة غير احتمالية على تعداد أساسي احتمالي، يعد طريقة مجدية وفعالة لمراقبة تغطية اللقاحات في سياقات الصحة العالمية، حتى في ظل ظروف وجود تحيز اختيار متوسط ومعدلات استجابة متفاوتة.

Nathaniel Dyrkton, Shomoita Alam, Susan Shepherd, Ibrahim Sana, Kevin Phelan, Jay JH Park2026-03-04
📊 statistics

Change point analysis of high-dimensional data using random projections

تقترح هذه الورقة طريقة مبتكرة للكشف عن نقاط التغيير في البيانات عالية الأبعاد، والتي تستفيد من الإسقاطات العشوائية لتقليل الأبعاد، وتجمع بين نتائج الاختبارات أحادية المتغير عبر تقنيات المقارنة المتعددة، وتستخدم المنوال للتقديرات المتكررة لتحسين الاستقرار والدقة.

Yi Xu, Yeonwoo Rho2026-03-04
📊 statistics

A Simpson Based Estimation Approach for the Overlapping Coefficient of k>=2 Normal Distributions

تقترح هذه الورقة إطاراً للتقدير يتسم بالاتساق والكفاءة الحسابية لمعامل التداخل لتوزيعين طبيعيين أو أكثر من خلال الجمع بين قاعدة سيمبسون للتكامل العددي ومقدرات الإمكان الأعظم المباشرة، مما يظهر أداءً تنافسياً عبر سيناريوهات مختلفة من خلال محاكاة مونت كارلو.

Omar Eidous, Majd Alsheyyab2026-03-04
📊 statistics

Topological Causal Effects

تقدم هذه الورقة إطاراً غير معلمي ومتين مزدوجاً للاستدلال السببي الطوبولوجي، يعمل على قياس آثار المعالجة في فضاءات النتائج المعقدة وغير الإقليدية من خلال تحليل الاختلافات في البنية الطوبولوجية للنتائج المحتملة باستخدام دالات السيلويت الموزونة بالقوة لمخططات الاستمرار.

Kwangho Kim, Hajin Lee2026-03-04
📊 statistics

Leveraging Sparsity to Improve No-U-Turn Sampling Efficiency for Hierarchical Bayesian Models

تقدم هذه الورقة طريقة "Sparse NUTS" (SNUTS)، وهي طريقة تستفيد من مصفوفات الدقة المتفرقة لتهيئة التوزيعات البعدية مسبقاً، مما يسرع بشكل كبير من كفاءة أخذ عينات "NUTS" للنماذج البايزية الهرمية عالية الأبعاد والمتفرقة وعالية الارتباط مع الحفاظ على التوافق مع "Stan".

Cole C. Monnahan, Kasper Kristensen, James T. Thorson, Bob Carpenter2026-03-04