📊 statistics

Efficient Longitudinal Function-on-Function Regression

تقترح هذه الورقة نهجاً هامشياً ثلاثي الخطوات يتسم بالكفاءة الحسابية لانحدار الوظيفة على الوظيفة الطولي، مما يتيح التقدير الدقيق والاستدلال الصحيح على بيانات الأجهزة القابلة للارتداء عالية الأبعاد، كما هو موضح في تجربة تدخل للنشاط البدني ومُنفذ في حزمة برمجية بلغة R.

Leif Verace, Siobhan McMahon, Erjia Cui2026-05-04
📊 statistics

Evaluating the performance of GCM trajectories using Weather Type frequencies for persistence and transitions: the Iberian Peninsula and Lamb classification

تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لتقييم أداء نماذج التداول العام للغلاف الجوي (GCMs) ضمن مشروع المقارنة الموحدة بين النماذج المناخية السادسة (CMIP6) فوق شبه الجزيرة الإيبيرية من خلال تحليل استمرارية وانتقالات أنماط طقس لامب (Lamb Weather Type) إلى جانب التكرارات اليومية، كاشفةً أنه في حين تلتقط العديد من النماذج أنماط الدوران الأساسية، فإن 12 مساراً فقط (لا سيما من عائلة EC-Earth3) تعيد إنتاج الديناميكيات الجوية من يوم لآخر بدقة، مع تسليط الضوء بشكل خاص على فجوة الأداء في مناطق وسط وجنوب البحر الأبيض المتوسط.

Elsa Barrio-Torres, Swen Brands, Jesús Asín, Jesús Abaurrea, Zeus Gracia-Tabuenca2026-05-04
📈 economics

Spot Regressions with Candlesticks

تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد للتقدير والاستدلال لعمليات الانحدار الفوري يستفيد من بيانات الشموع اليابانية عالية التردد (بما في ذلك الأسعار العليا والدنيا) لإنتاج تقديرات أكثر دقة لبيتا الفورية واختبارات فرضية أكثر قوة من الطرق التقليدية القائمة على العوائد، كما هو موضح من خلال تطبيقها على الحياد السوقي للبيتكوين.

Yasin Simsek2026-05-01
📊 statistics

Sample-efficient evidence estimation of score based priors for model selection

تقدم هذه الورقة البحثية DiME، وهي طريقة فعالة في استهلاك العينات لتقدير دليل النموذج (model evidence) للمسبقات الانتشارية (diffusion priors)، وذلك عبر الاستفادة من العينات المتوسطة من أخذ عينات اللاحقة (posterior sampling)، مما يتيح اختياراً فعالاً للنماذج وتشخيصاً دقيقاً لعدم ملاءمة المسبق (prior misfit) في المسائل العكسية التصويرية سيئة التحديد دون الحاجه إلى تقييمات كثيفة للكثافة أو درجات نظيفة دقيقة.

Frederic Wang, Katherine L. Bouman2026-05-01
📊 statistics

Linear Models, Variable Selection, Artificial Intelligence

تقترح هذه الورقة نهجاً جديداً للشبكات العصبية الاصطناعية لاختيار المتغيرات في نماذج الانحدار الخطي يستفيد من تقديرات المربعات الصغرى العادية (OLS) لتحديد أهمية المتغيرات، مما يثبت أداءه المتفوق مقابل الطرق التقليدية مثل الانحدار التدريجي، ومعياري AIC وBIC، وطريقة LASSO من خلال دراسات محاكاة وتطبيق واقعي باستخدام بيانات منظمة الصحة العالمية حول متوسط العمر المتوقع.

By Riyadh Alrawkan, Edward Boone, Ryad Ghanam, Anton Westveld2026-05-01
📊 statistics

Reversible Jump MCMC With No Regrets: Bayesian Variable Selection Using Mixtures of Mutually Singular Distributions

تقدم هذه الورقة توزيعات "مزيج من المتنافرات المتبادلة" (MoMS) كبديل شفاف وفعال لخوارزمية "ماركوف مونت كارلو للقفز العكسي" (Reversible Jump MCMC) في عملية اختيار المتغيرات البايزية، حيث تُظهر تحقيق أداء مماثل أو متفوق مع السماح باستخدام خوارزميات أخذ العينات القياسية ذات الأبعاد الثابتة.

Don van den Bergh, Merlise A. Clyde, Adrian E. Raftery, Maarten Marsman2026-05-01
🤖 AI

Choosing with unknown causal information: Action-outcome probabilities for decision making can be grounded in causal models

توضح هذه الورقة كيف يمكن تأصيل احتمالات الفعل والنتيجة لاتخاذ القرار في النماذج السببية، مما يوسع نظرية الاختيار العقلاني لتشمل سيناريوهات ذات آليات سببية مجهولة، ويعمم توازن ناش ليشمل المعلومات السببية.

Mauricio Gonzalez Soto, David Danks, Hugo J. Escalante Balderas, L. Enrique Sucar2026-04-30
📊 statistics

A review of regularised estimation methods and cross-validation in spatiotemporal statistics

تستعرض هذه المقالة المرجعية إجراءات التقدير المنتظمة وتقنيات التحقق المتقاطع للنماذج الجيوتقنية ونماذج الاقتصاد القياسي المكاني، مع تسليط الضوء على فائدتها في التعامل مع البيانات الجيومكانية الضخمة من خلال تقليل الأبعاد، واختيار النماذج، وتحليل العمليات الزمكانية متعددة المتغيرات.

Philipp Otto, Alessandro Fassò, Paolo Maranzano2026-04-30
📊 statistics

Warped multifidelity Gaussian processes for data fusion of skewed environmental data

تقدم هذه الورقة البحثية عملية غاوس المتعددة الدقة الملتوية (WMFGP)، وهي طريقة مبتكرة لدمج البيانات مصممة للتعامل مع البيانات البيئية الملتوية وتفاوت دقة البيانات، والتي تم إثباتها من خلال عمليات المحاكاة ودراسة حالة على شبكة سرعة الرياح التابعة لـ ARPA Lombardia لسد فجوات البيانات بفعالية وتحسين إدارة جودة الهواء.

Pietro Colombo, Claire Miller, Xiaochen Yang, Ruth O'Donnell, Paolo Maranzano2026-04-30
📊 statistics

Incorporating Expert Knowledge into Bayesian Causal Discovery of Mixtures of Directed Acyclic Graphs

تقترح هذه الورقة إطار عمل مبتكرًا يجمع بين التصميم التجريبي البايزي وتعلم بنية المزيج التبايني لدمج المعرفة الخبيرة في اكتشاف الهياكل السببية غير المتجانسة، مما يتيح استنتاج مزيج من الشبكات البايزية السببية التي تتفوق على الأساليب الحالية في كل من البيانات الاصطناعية وبيانات سرطان الثدي الواقعية.

Zachris Björkman, Jorge Loría, Sophie Wharrie, Samuel Kaski2026-04-30