📊 statistics

Scalable Bayesian inference for high-dimensional mixed-type multivariate spatial data

تقترح هذه الورقة إطاراً بايزياً قابلاً للتوسع يستخدم العمليات الغاوسية متعددة المتغيرات وتقريب "فيكيا" (Vecchia) لتمكين النمذجة والاستدلال المشترك الفعال للبيانات المكانية متعددة المتغيرات عالية الأبعاد وذات الأنواع المختلطة، كما هو موضح من خلال المحاكاة وتحليل حرائق الغابات.

Arghya Mukherjee, Arnab Hazra, Dootika Vats2026-04-23
📊 statistics

Weighted Holm Procedures: Theory, Properties, and Recommendations

تقارن هذه الورقة بشكل منهجي بين إجراء هولم الموزون (WHP) وإجراء هولم البديل الموزون (WAP)، مبرهنةً من خلال التحليل النظري، والتمثيلات الرسومية، والمحاكاة أن إجراء هولم الموزون (WHP) هو الأكثر قوة، ورتابة، ومثالية في التحكم في معدل الخطأ العائلي دون انتهاك قيوده، مما يؤدي إلى توصية بتفضيل استخدامه على إجراء (WAP).

Beibei Li, Wenge Guo2026-04-23
📊 statistics

Investigating Targeting Strategies and Truncation in TMLE for the Average Treatment Effect under Practical Positivity Violations

تستقصي هذه الورقة تأثير استراتيجيات الاستهداف ومستويات البتر على مُقدِّرات الحد الأقصى للاحتمال المستهدفة (TMLEs) في ظل انتهاكات الإيجابية العملية، حيث تُبين أن الاستهداف الموزون بالخسارة يُدخل تحيزاً بينما يتسبب البتر غير الكافي في عدم الاستقرار، ومن ثم تقترح إجراءً للبتر التكيفي من نوع "ليبسكي" مع آلية كبح وتقدير تباين "بوتستراب" مستهدف كحلول قوية.

Yichen Xu, Susan Gruber, Mark J. van der Laan2026-04-23
📊 statistics

Vertex misalignment and changepoint localization in network time series

تتقصى هذه الورقة البحثية كيف يؤثر عدم محاذاة الرؤوس على تحديد مواقع نقاط التغير في السلاسل الزمنية للشبكات الديناميكية، مظهرةً أن التأثير يتباين اعتماداً على ما إذا كانت معلومات نقطة التغير تكمن في التوزيعات الهامشية أم المشتركة، وأن طرق التصحيح القياسية مثل مطابقة الرسوم البيانية قد تفشل في استعادة دقة التحديد في سيناريوهات معينة.

Tianyi Chen, Mohammad Sharifi Kiasari, Sijing Yu, Youngser Park, Avanti Athreya, Vince Lyzinski, Carey E Priebe, Zachary (…)2026-04-23
🤖 machine learning

SMART: A Spectral Transfer Approach to Multi-Task Learning

تقترح الورقة البحثية طريقة SMART، وهي طريقة نقل طيفي للانحدار الخطي متعدد المهام تستفيد من التشابه الطيفي بين الفضاءات الجزئية المنفردة للمصدر والهدف لتحسين دقة التقدير والمتانة في حالات العينات الصغيرة باستخدام النماذج الملائمة للمصدر فقط، مع توفير ضمانات نظرية وخوارزمية تحسين فعالة قائمة على خوارزمية ADMM.

Boxin Zhao, Mladen Kolar, Jinchi Lv2026-04-23
📊 statistics

Properties and limitations of geometric tempering for gradient flow dynamics

تحلل هذه الورقة تأثير التبريد الهندسي على تدفقات "واسرشتاين" و"فيشر-راو" المتدرجة لأغراض أخذ العينات، حيث تثبت حدود التقارب الأسي في الوقت المستمر، وتوضح أن هذا التبريد يفشل في تسريع التقارب في سياق "فيشر-راو"، وتستنتج جداول تبريد تكيفية جديدة.

Francesca Romana Crucinio, Sahani Pathiraja2026-04-23
📊 statistics

Zero-Inflated Logistic Regression Models with Shared Design: Identifiability, Existence of Estimates, and a Relabeling Rule

تثبت هذه الورقة قابلية التحديد ووجود تقديرات الإمكان الأعظم لنماذج الانحدار اللوجستي ذات التضخم الصفري مع مصفوفات تصميم مشتركة، وتوضح مخاطر تجاهل آليات التضخم الصفري، وتقترح قاعدة إعادة تسمية لحل تماثل المعلمات من أجل التطبيق العملي.

Yui Tomo, Shinto Eguchi, Daisuke Yoneoka2026-04-23
📊 statistics

Fast and Provably Accurate Sequential Designs using Hilbert Space Gaussian Processes

تقدم هذه الورقة تقريباً جديداً وفعالاً حاسوبياً لعملية غاوس في فضاء هيلبرت، مما يتيح التقييم الصريح لدالة الاستحواذ الخاصة بمتوسط مربع الخطأ المتكامل (IMSE) للتصميم المتسلسل، مقدمةً حدود خطأ غير تقاربية دقيقة بشكل مبرهن وأداءً متفوقاً في دقة التنبؤ والسرعة مقارنة بالمعايير المرجعية الحالية.

Huanyan Zhu, Cheng Li2026-04-23
📊 statistics

Amortized Vine Copulas for High-Dimensional Density and Information Estimation

تقدم الورقة البحثية نموذج "Vine Denoising Copula" (VDC)، وهو إطار عمل استهلاكي (amortized) يقوم بتدريب نموذج تنشيف ثنائي المتغير واحد باستخدام إسقاط "Sinkhorn" لتمكين التقدير السريع والقابل للتوسع والقابل للتفسير للكثافة والمعلومات عالية الأبعاد مع الحفاظ على احتمالات الـ "vine" الدقيقة.

Houman Safaai2026-04-23
📊 statistics

ProfileGLMM: a R Package Extending Bayesian Profile Regression using Generalised Linear Mixed Models

تقدم الورقة البحثية حزمة ProfileGLMM، وهي حزمة برمجية بلغة R تعمل على توسيع نطاق الانحدار المعتمد على الملف الشخصي (Profile Regression) عبر دمج النماذج الخطية المعممة المختلطة (GLMM) لتفسير تباين النتائج وتجميع الملاحظات في آن واحد، مما يتيح تحليل البيانات الهرمية والطولية ذات المتغيرات المصاحبة المعقدة والمرتبطة.

Matteo Amestoy, Mark A. van de Wiel, Wessel N. van Wieringen2026-04-23