2426 पेपर
यह शोध पत्र 2018 से 2024 तक 109 इतालवी स्थानीय स्वास्थ्य प्राधिकरणों के बीच रोगी गतिशीलता प्रवाह में विकसित संरचनात्मक विषमताओं, महामारी संबंधी व्यवधानों और क्षेत्रीय असमानताओं का विश्लेषण और परिमाणीकरण करने के लिए एक हर्डल नेगेटिव बाइनोमियल लाइक्लीहुड के साथ एक बेयसियन डायनेमिक लेटेंट स्पेस मॉडल प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन रिग्रेशन-एडजस्टमेंट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो ट्रांज़िशन कर्नेल के माध्यम से मॉडल किए गए मध्यवर्ती परिणामों और विकसित होते पोस्ट-ट्रीटमेंट कोवेरियेट्स का लाभ उठाता है ताकि रैंडमाइज्ड प्रयोगों में अनुदैर्ध्य उपचार प्रभावों (longitudinal treatment effects) के कुशल, सेमीपैरामेट्रिक रूप से इष्टतम अनुमान को सक्षम किया जा सके, जिससे उपचार के प्रभावों के समय और अवधि का पता लगाया जा सके।
यह शोध पत्र त्रुटि-पूर्ण नियमित रूप से एकत्र किए गए डेटा, जैसे कि इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण करते समय, सत्यापन उपनमूनों (validation subsamples) का लाभ उठाकर पूर्वाग्रह को कम करने और अनुमान दक्षता में सुधार करने के लिए संचयी संभाव्यता मॉडल (cumulative probability models) हेतु कुशल सामान्यीकृत रेकिंग अनुमानकों (generalized raking estimators) को विकसित और मूल्यांकन करता है।
यह शोध पत्र चुंग-लू (Chung-Lu) मॉडल के तहत मानक नेटवर्क पुनर्संमूर्पण (resampling) विधियों के अंतर्निहित पूर्वाग्रह को ठीक करने के लिए एक द्वि-स्तरीय पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप प्रक्रिया प्रस्तावित करता है, जिससे सामान्य नेटवर्क सांख्यिकी के लिए अधिक सटीक अनिश्चितता परिमाणीकरण और विश्वास अंतराल निर्माण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र GLEAN का प्रस्ताव देता है, जो एक नवीन प्रमाणित रक्षा ढांचा (certified defense framework) है जो स्पूरियस सहसंबंधों (spurious correlations) से कारण संबंधों (causal relations) को अलग करने के लिए कॉज़ल फैक्टर लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे मॉडल को विभिन्न डेटा डोमेन में वितरण बदलावों (distribution shifts) का सामना करने पर भी प्रतिकूल हमलों (adversarial attacks) के विरुद्ध सैद्धांतिक मजबूती की गारंटी बनाए रखने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र \pkg{rd2d} को प्रस्तुत करता है, जो R, Python और Stata के लिए एक व्यापक सॉफ़्टवेयर पैकेज है जो बाउंड्री डिस्कंटीन्यूटी डिज़ाइन्स (Boundary Discontinuity designs) के लिए लोकल पॉलिनॉमियल एस्टीमेशन और इन्फरेंस को लागू करता है, जिसमें ऑटोमैटिक बैंडविड्थ चयन, रोबस्ट बायस करेक्शन और क्लस्टर-रोबस्ट इन्फरेंस जैसी सुविधाएँ दी गई हैं, जिन्हें अपॉर्चुनिटी ज़ोन्स (Opportunity Zones) के एक अनुभवजन्य अनुप्रयोग के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि सर्वाइवल एनालिसिस (survival analysis) समुदाय सी-इंडेक्स (C-index) जैसे गलत संरेखित मेट्रिक्स पर अत्यधिक निर्भर रहा है, और शोधकर्ताओं से यह आग्रह करता है कि वे भ्रामक निष्कर्षों से बचने के लिए उन मूल्यांकन प्रथाओं को अपनाएं जो सेंसरिंग धारणाओं (censoring assumptions) को स्पष्ट रूप से ध्यान में रखती हैं और विशिष्ट मॉडलिंग उद्देश्यों के साथ संरेखित होती हैं।
SpeedCP एक तेज़, स्थिर एल्गोरिदम है जो पूर्ण समाधान पथ (full solution path) को कुशलतापूर्वक कंप्यूट करके और लो-रैंक एम्बेडिंग्स को एकीकृत करके, RKHS-आधारित कंडीशनल कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन के सैद्धांतिक वादे और अत्यधिक कम्प्यूटेशनल लागत के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे पूर्ववर्ती विधियों की तुलना में 40 गुना गति वृद्धि और 30% छोटे अंतराल प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र सुदृढ़ वितरण सिद्धांत स्थापित करता है और उत्तल युग्म अंतर अनुमानकों (convex pairwise difference estimators) के लिए नवीन बूटस्ट्रैप-आधारित निष्कर्ष विधियों का प्रस्ताव करता है, जो शास्त्रीय परिणामों की तुलना में काफी कमजोर बैंडविड्थ धारणाओं के तहत वैध सांख्यिकीय विश्लेषण को सक्षम बनाता है और साथ ही अनुमानकों की उत्तलता और व्यावहारिक आकर्षण को भी बनाए रखता है।
यह शोध पत्र पांच हालिया टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल्स के कैलिब्रेशन का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि वे विभिन्न पूर्वानुमान परिदृश्यों में बेसलाइन मॉडल्स की तुलना में लगातार बेहतर कैलिब्रेटेड हैं और व्यवस्थित अति-आत्मविश्वास (सिस्टमैटिक ओवरकॉन्फिडेंस) के प्रति कम संवेदनशील हैं।