📊 statistics

Identifying nonlinear relations among random variables: A network analytic approach

تقدم هذه الورقة نهجاً غير معلمي جديداً يستخدم ارتباطات المسافة مع عملية التخلف عن القيم المتبقية لتحديد العلاقات غير الخطية في الشبكات السيكومترية بفعالية، متجاوزةً بذلك قيود الخطية في النماذج الرسومية الغاوسية القياسية ومتطلبات تحديد الشكل الوظيفي للطرق غير الخطية الحالية.

Lindley R. Slipetz, Jiaxing Qiu, Siqi Sun, Teague R. Henry2026-08-10
🤖 AI

A primer on optimal transport for causal inference with observational data

تقدم هذه الورقة المراجعية الروابط العميقة، والتي غالباً ما يتم التغاضي عنها، بين نظرية النقل الأمثل والاستدلال السببي باستخدام البيانات الرصدية، حيث توضح كيف تدعم مبادئ النقل الأمثل النماذج السببية التأسيسية، وتطمح إلى توحيد المصطلحات عبر التخصصات مع تحديد اتجاهات بحثية جديدة.

Florian F Gunsilius2026-08-10
📊 statistics

On goodness-of-fit testing for volatility in McKean-Vlasov models

تؤسس هذه الورقة إطاراً إحصائياً صارماً لاختبار جودة المطابقة لدوال التقلب في معادلات مكيان-فلاسوف التفاضلية العشوائية، وذلك عبر اقتراح اختبار يعتمد على ملاحظات الجسيمات المنفصلة وإثبات توزيعه الطبيعي التقاربي في نظام مشترك حيث يتجه كل من عدد الجسيمات وتكرار أخذ العينات إلى اللانهاية.

Akram Heidari, Mark Podolskij2026-08-10
📊 statistics

Parameter Estimation for Differential Equation Models Using Generalized Profiling: A Computational Tutorial

يقدم هذا المقال التعليمي التوصيف العام كبديل فعال لطرق تقدير المعلمات القياسية لنماذج المعادلات التفاضلية، ويوفر تمارين حوسبية قابلة للتكرار عبر دفاتر جوبيتر (Jupyter notebooks) لمساعدة الممارسين على تطوير المهارات اللازمة لتطبيقه.

Matthew J Simpson, James S Bennett, Alexander Johnston, Ruth E Baker2026-08-10
📈 economics

Adversarial Causal Intervention Falsification

تقدم هذه الورقة "التفنيد التدخلي السببي التنافسي" (ACIF)، وهو إطار عمل للعبة تتابعية يختار من خلالها مُجرِّب تنافسي تدخلات لتفنيد مولّد سببي بنيوي، مما يضع ضمانات نظرية للتحديد السببي ويجسر الفجوة بين النمذجة التوليدية والتصميم التجريبي النشط.

Mojtaba Eslami2026-08-10
📊 statistics

A Latent Trajectory Analysis for Multivariate Outcomes with Mixed-Scale: Application to Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative

تقترح هذه الورقة نموذج مسار كامن مبتكرًا يستخدم خوارزمية توقع تعظيم لتليل النتائج الطولية متعددة المتغيرات ذات المقاييس المختلطة، مما يتيح تحديد المجموعات الفرعية الديناميكية للمرضى لدعم التخطيط الفردي للعلاج، كما هو موضح من خلال تطبيق على مبادرة تصوير مرض الزهايمر (ADNI).

Lindsay R. Salvati, Jungwun Lee2026-08-10
🧬 biology

An Entropy-based Coefficient of Determination with Adjustment of Optimization Bias

تقدم هذه الورقة معامل تحديد (R2R^2) قائمًا على الإنتروبيا يستخدم التباين الإنتروبي لتوفين مقياسًا لمدى ملاءمة النموذج يكون مستقلًا عن المقياس وغير مرتبط بتوزيع معين، مما يقدم بديلًا قويًا للمقاييس الكلاسيكية التي تعاني من تضخم حجم العينة والاعتماد على مقياس الإحداثيات، مع تقليل معدلات الاكتشاف الخاطئ في اختيار المتغيرات بشكل كبير.

Longhai Li2026-08-10
📊 statistics

Latent space models for networks with nodal multiplicative effects

تقدم هذه الورقة نموذج فضاء كامن معمّم للشبكات يدمج تأثيرات ضربية عقدية لالتقاط عدم التجانس الهيكلي من خلال تشوهات مترية محلية، مما يثبت عبر المحاكاة والتطبيقات الواقعية أن هذا النهج يعزز المرونة التوليدية والدقة الطوبولوجية مقارنة بالنماذج الكلاسيكية.

Carlos Nosa, Juan Sosa2026-08-10
📊 statistics

A Bayesian bivariate conditional Poisson regression for goal dependence in the English Premier League

تقدم هذه الورقة نموذج انحدار بواسون الشرطي ثنائي المتغير البايزي لتحليل بيانات الدوري الإنجليزي الممتاز، كاشفةً عن وجود ارتباط سلبي بين أعداد الأهداف المسجلة في الملعب وخارجه، وموضحةً كيف يؤثر حضور المباريات والأخطاء بشكل غير متماثل على ديناميكيات تسجيل الأهداف.

Marcus Nolan, Wagner Barreto-Souza, Luiza S. C. Piancastelli, Raanju R. Sundararajan2026-08-10
📊 statistics

Recovering Latent Structure in Massive Datasets: A PCA Study of 10 Billion and 1 Trillion Observations

تُظهر هذه الدراسة أن تحليل المكونات الرئيسية (PCA) يُبدي تقارباً سريعاً واستقراراً عند أحجام العينات القصوى، حيث ينجح في استعادة البنى الكامنة في مجموعات البيانات المُهندسة مع إنتاج نتائج متطابقة تقريباً عبر مجموعات بيانات عشوائية مكونة من 10 مليارات و1 تريليون ملاحظة.

Mike Crowhurst2026-08-10