stat.ME

Simulation-Based Inference via Regression Projection and Batched Discrepancies

تقدم هذه الورقة طريقة استدلال قائمة على المحاكاة، خفيفة الوزن وقابلة للتوازي، تستخدم إسقاط انحدار ملائم واحد وتفاوتات مجمعة لبناء توزيع خلفي زائف متسق، مع توصيف سلوكها التقاربي نظرياً وإثبات كفاءتها الحسابية ومقايضات قابلية التحديد في النماذج غير الخطية والكونية.

Complete Subset Averaging with Many Instruments

Synthetic Regressing Control

Nonparametric priors with full-range borrowing of information

تقدم هذه الورقة فئة جديدة من الأولويات غير المعلمية المعتمدة باستخدام مفهوم "الرابط الفائق" (hyper-tie) المبتكر لتمكين استعارة المعلومات عبر النطاق الكامل (الموجب والسالب) عبر البيانات غير المتجانسة، مما يؤدي إلى تفوقها على الأساليب الحالية في مهام التنبؤ والتجميع.

Data denoising with self consistency, variance maximization, and the Kantorovich dominance

تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد لتنقية البيانات يسعى لإيجاد التوزيع الأقرب ذي بنية محددة واتساق ذاتي من خلال تعظيم التباين تحت الترتيب المحدب، وتقترح علاوة على ذلك نسخة أكثر متانة وكفاءة حوسبية بناءً على مفهوم جديد يسمى هيمنة كانتوروفيتش.

The Marginal Likelihood of two-way tables and Ecological Inference

تعمم هذه الورقة عمل بلاكيت على الاحتمال الهامشي للجداول ذات الحجم 2×2 لتشمل الجداول العامة ذات الحجم RxC لتوضيح شروط الاستدلال الإيكولوجي، وتُقدم خوارزمية "فيشر" (Fisher scoring) فعالة لتعظيم احتمالية متعدد الحدود الدقيقة في مجموعات من الجداول ذات الهوامش الثابتة.

Active Learning with Adaptive Non-Stationary Kernel for Continuous-Fidelity Surrogate Models

تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للتعلم النشط لنماذج البدائل ذات الدقة المستمرة، والذي يستخدم نواة غير مستقرة تكيفية واستراتيجية قائمة على تقليل الخطأ في التنبؤ بالنموذج (IMSPE) لتحسين اختيار معلمات المدخلات والدقة للمحاكاة باهظة التكلفة حاسوبياً، مثل طرق العناصر المحدودة.

Multivariate Species Sampling Models

تقدم هذه الورقة نماذج أخذ عينات الأنواع متعددة المتغيرات كإطار توحيدي للنماذج غير المعلمية السابقة المعتمدة التي تُوصّف بنيتها التجميعية من خلال دالات احتمالية لتقسيم التبادل الجزئي، مما يوضح كيفية استعارة المعلومات عبر المجموعات عبر الروابط المشتركة ويوفر أساساً لتطوير نماذج جديدة ذات بنيات اعتماد أكثر ثراءً.

Do Large Language Models (Really) Need Statistical Foundations?

تجادل هذه الورقة بأن الأسس الإحصائية ضرورية للنماذج اللغوية الكبيرة نظرًا لطبيعتها العشوائية المتأصلة واستحالة التحليل الميكانيكي البحت، داعيةً إلى دمج متنوع يشبه الفسيفساء للمنهجيات الإحصائية عبر مجالات بحثية رئيسية مثل المحاذاة، وتقدير عدم اليقين، والتقييم.

Performance of prior event rate ratio method in the presence of differential mortality or dropout

توسع هذه الدراسة الأبحاث السابقة حول طريقة نسبة معدل الحدث السابق (PERR) من خلال إثبات أنه بينما يظل المقدر التقليدي متحيزاً في ظل سيناريوهات مختلفة من الوفيات والانسحاب التفاضلي، فإن مقدراً بديلاً يستخدم المكتملين فقط (PERR_Comp) يقلل التحيز بشكل كبير ويوفر تقديرات غير متحيزة ما لم تكن الوفيات أو الانسحاب متأثرين مباشرة بالأحداث السابقة.