📊 statistics

Estimate Level Adjustment For Inference With Proxies Under Random Distribution Shifts

تقدم هذه الورقة إطار عمل مبتكر على مستوى التقدير يعمل على معايرة الاستدلال الإحصائي القائم على الوكيل تجريبياً في ظل تحولات التوزيع العشوائية، وذلك عبر نمذجة التباينات بين الوكيل والأساس كآثار عشوائية مستمدة من البيانات التاريخية المجمعة، مما يؤدي إلى تصحيح الانحيازات دون الحاجة إلى بيانات استجابة على المستوى الفردي أو افتراضات تحديد صارمة.

Steven Wilkins-Reeves, Alexandra N. M. Darmon, Deeksha Sinha2026-05-08
📊 statistics

Bivariate Frank Copula: Some More Results on Point Estimation of the Association Parameter from a Bayesian Perspective and Revisiting the Goodness of Fit Tests with an Application to Model Groundwater Data from Dong Thap, Vietnam

توسع هذه الورقة البحثية تقدير النقطة البايزي لمعلمة الارتباط في "كوبولا فرانك" ثنائية المتغير، مبرهنةً على تفوق توزيع "جيفريز" المسبق في العينات الصغيرة، مع إعادة مراجعة اختبارات جودة المطابقة وتطبيق النموذج لتحليل بيانات الزرنيخ في المياه الجوفية من فيتنام.

Thi-Yen-Anh Pham, Dung T. Nguyen, Nabendu Pal2026-05-08
📊 statistics

Optimizing Social Utility in Sequential Experiments

تقترح هذه الورقة بروتوكول تجريب متسلسل حيث يقوم المنظم بدعم تكاليف تجارب المطور جزئياً للتغلب على الحواجز المالية في المجالات عالية المخاطر، مبرهنةً من خلال نموذج عملية ماركوف لاتخاذ القرار القائم على الاعتقاد أن هذا النهج يمكن أن يزيد المنفعة الاجتماعية بنسبة تزيد عن 35% مقارنة بالطرق القياسية غير المتسلسلة.

Ander Artola Velasco, Stratis Tsirtsis, Manuel Gomez-Rodriguez2026-05-08
📊 statistics

DARTS: Targeting Prognostic Covariates in Budget-Constrained Sequential Experiments

تقدم الورقة البحثية DARTS، وهي طريقة تستخدم أخذ عينات تومسونون للاختيار المتسلسل للمتغيرات التنبؤية ضمن ميزانية قياس للتجارب المتسلسلة، مما يقلل من تباين تأثير العلاج مع الحفاظ على الصلاحية الاستدلالية وتحقيق كفاءة استحواذ قريبة من المثالية.

Kateryna Husar, Alexander Volfovsky2026-05-08
📊 statistics

Improving Variance Estimation for Covariate Adjustment with Binary Outcomes

تقترح هذه الورقة مُقدِّر تباين يعتمد على دالة التأثير للتحقق من صحة "ترك واحد خارج المجموعة" (IF-LOO) بصيغة مغلقة، وذلك لتعديل المتغيرات المصاحبة مع النتائج الثنائية، مما يضمن ضبطاً موثوقاً لخطأ النوع الأول وأداءً قوياً في الظروف الصعبة مثل الأحداث النادرة أو العينات الصغيرة، مما يجعله خياراً افتراضياً حصيفاً للتجارب السريرية.

Kaitlyn Lee, Alex Ocampo, Courtney Schiffman, Michael Friesenhahn, Christina Rabe, Michael Rosenblum2026-05-08
📊 statistics

Transportability of model-based estimands in evidence synthesis

تجادل هذه الورقة بأن مقاييس الأثر غير القابلة للطي، يمكن للمتغيرات التنبؤية البحتة أن تسبب عدم تجانس في الأثر الهامشي حتى عندما تكون التأثيرات العلاجية على مستوى الفرد متجانسة، مما يستلزم تعديلاً دقيقاً للمتغيرات المصاحبة في تركيب الأدلة لضمان قابلية النقل مع تسليط الضوء على مزايا استخدام المقاييس القابلة للطي مباشرة.

Antonio Remiro-Azócar2026-05-07
📊 statistics

Model-based standardization using multiple imputation

تقدم هذه الورقة طريقة "تعدد الإسناد بالهامش" (MIM)، وهي طريقة جديدة قائمة على النهج البايزي للتقييس القائم على النموذج، والتي تولد مجموعات بيانات اصطناعية لتقدير آثار العلاج الهامشية مع انتشار صالح لعدم اليقين، مما يظهر أداءً غير متحيز وكفاءة قابلة للمقارنة مع الأساليب القياسية في الدراسات المحاكاتية.

Antonio Remiro-Azócar, Anna Heath, Gianluca Baio2026-05-07
📊 statistics

Methodological considerations for novel approaches to covariate-adjusted indirect treatment comparisons

تتناول هذه الورقة أربعة اعتبارات منهجية رئيسية لمقارنات العلاج غير المباشرة المعدلة بالمغيرات، مع التركيز على المقايضات بين التوزين ونمذجة النتائج، وضرورة الاستقراء القائم على النماذج لحالات التداخل المحدود، وتحديات النهج التكيفية مع البيانات، وإمكانات أطر العمل المتينة مزدوجاً.

Antonio Remiro-Azócar, Anna Heath, Gianluca Baio2026-05-07
📊 statistics

Bayesian Cluster Weighted Gaussian Models

تقدم هذه الورقة نموذجاً بايزياً جديداً للكتل الموزونة غاوسياً يلتقط في آن واحد عدم التجانس في كل من توزيعات الاستجابة والمتنبئ عبر توظيف مسبقات "لاسو" و"غرافيكال-لاسو" للتقليص، مع استخدام عينة تلسكوبية عابرة للأبعاد للاستدلال الكامل على عدد الكتل.

Panagiotis Papastamoulis, Konstantinos Perrakis2026-05-07
🧬 biology

A Multi-Omics Framework for Survival Mediation Analysis of High-Dimensional Proteogenomic Data

يقدم هذا المقال SMAHP، وهو إطار عمل جديد للوساطة السببية لبيانات الأوميكس المتعددة يعتمد على نموذج وقت الفشل المتسارع (AFT)، والذي يعالج بفعالية البيانات البروتيجينومية عالية الأبعاد لتحديد المسارات السببية التي تؤثر على نتائج البقاء على قيد الحياة، مع إظهار قوة إحصائية فائقة وتحكم أفضل في معدل الاكتشاف الخاطئ مقارنة بالطرق الحالية.

Seungjun Ahn, Weijia Fu, Maaike van Gerwen, Lei Liu, Zhigang Li2026-05-07