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Bayesian Imputation for Unplayed Games in Round-Robin Chess Tournaments: Application to Grand Chess Tour, Bucharest 2026

यह शोध पत्र राउंड-रॉबिन शतरंज टूर्नामेंटों में अनखेले गए खेलों के स्कोर का अनुमान लगाने के लिए एक बायेसियन बेस्ट लीनियर अनबायस्ड प्रेडिक्शन (BLUP) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो सिमुलेशन और 2026 बुखारेस्ट केस स्टडी के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह विधि FIDE के वर्तमान बाइनरी रुल ऑफ एनुलमेंट या फॉरफीट की तुलना में भविष्यवाणी त्रुटि और रैंकिंग विरूपण को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है।

Ravi Varadhan2026-05-28
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Implementing the principal stratum strategy for intercurrent events with survival outcomes: a tutorial

यह ट्यूटोरियल पेपर ICH E9 (R1) एस्टिमैंड फ्रेमवर्क के भीतर सर्वाइवल एनालिसिस में इंटरकरेंट इवेंट्स को संभालने के लिए प्रिंसिपल स्ट्रैटम रणनीति के कार्यान्वयन की समीक्षा और प्रदर्शन करता है, जो एक क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी उदाहरण और सिमुलेशन अध्ययनों के माध्यम से कार्यप्रणाली, धारणाओं, संवेदनशीलता विश्लेषण और R कोड पर एक विस्तृत मार्गदर्शिका प्रदान करता है।

Xiaoxiao Zhou, Joyce Chen, Pallavi Mishra-Kalyani, Xiaoxue Li, Yuan Li Shen, Shu Wang, Susan Halabi, Fan Li2026-05-28
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A computationally-tractable measure of global sensitivity for sampling-based Bayesian inference

यह शोधपत्र फिशर डाइवर्जेंस (Fisher divergence) पर आधारित एक गणनात्मक रूप से सुलभ वैश्विक संवेदनशीलता विश्लेषण पद्धति प्रस्तुत करता है जो केवल संदर्भ नमूनों (reference samples) और स्कोर फलनों (score functions) का उपयोग करके पश्च वितरणों (posterior distributions) पर हाइपरपैरामीटर विक्षोभ (hyperparameter perturbations) के प्रभाव को परिमाणित करता है, जिससे आधुनिक उच्च-आयामी बायेसियन वर्कफ़्लो में मौजूदा दृष्टिकोणों की स्केलेबिलिटी सीमाओं को दूर किया जा सके।

Arina Odnoblyudova, Charita Dellaporta, François-Xavier Briol2026-05-28
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Identifying Direct Causal Effects in Latent Factor Models by Accounting for Unidentified Parents

यह शोधपत्र रैखिक संरचनात्मक समीकरण मॉडल (linear structural equation models) के लिए एक नया पहचान मानदंड प्रस्तुत करता है जो सघन रूप से भ्रमित ग्राफों (densely confounded graphs) के लिए मौजूदा विधियों में सुधार करता है, जो उन पुनरावर्ती योजनाओं (recursive schemes) का लाभ उठाता है जो स्पष्ट रूप से अज्ञात प्रत्यक्ष प्रभावों वाले कारणत्मक माता-पिता (causal parents) को ध्यान में रखते हैं, और एक व्यावहारिक एल्गोरिदम समाधान प्रदान करने के लिए नेटवर्क-प्रवाह गणनाओं (network-flow computations) का उपयोग करता है।

Tom Hochsprung, Nils Sturma, Jakob Runge, Mathias Drton, Andreas Gerhardus2026-05-28
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From nonstationarity to stationarity via 1/f1/f noise: discrete Fourier transforms and sample mean asymptotics for testing

यह शोध पत्र d∈(−1/2,3/2)d \in (-1/2, 3/2) मेमोरी पैरामीटर वाले टाइम सीरीज़ के लिए डिस्क्रीट फूरियर ट्रांसफॉर्म के संयुक्त सीमित वितरण (joint limiting distribution) को व्युत्पन्न करता है, जिसमें 1/f1/f नॉइज़ सीमा मामले (d=1/2d=1/2) पर ध्यान केंद्रित किया गया है जहाँ लॉगरिदमिक सुधार सुलभ स्पर्शोन्मुख वितरण (asymptotic distributions) प्रदान करते हैं, ताकि गैर-स्थिरता (nonstationarity) और दीर्घ-स्मृति स्थिरता (long-memory stationarity) के बीच अंतर करने के लिए एक सुसंगत, पैरामीटर-मुक्त परीक्षण का निर्माण किया जा सके।

Mohamedou Ould Haye, Anne Philippe2026-05-28
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Sequential generalized kernel equating: Providing comparable scores across multiple test forms with nonequivalent groups and differently measured covariates

यह शोध पत्र "अनुक्रमिक सामान्यीकृत कर्नेल इक्वेटिंग" (sequential generalized kernel equating) का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो विभिन्न परीक्षण रूपों के माध्यम से मापे गए सहचरों (covariates) के वितरण में अंतर को ध्यान में रखकर गैर-तुल्य समूहों के लिए परीक्षण स्कोर इक्वेटिंग में पूर्वाग्रह को कम करने की एक विधि है।

Michaela Vařejková (Institute of Computer Science of the Czech Academy of Sciences, Prague, Czech Republic, Faculty of M (…)2026-05-28
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Adaptive clinical trials based on design-optimal e-values with automatic curtailment: An application to single-arm trials with binary data

यह शोध पत्र एकल-आर्म बाइनरी क्लिनिकल ट्रायल्स के लिए परिमित-क्षितिज़ (फाइनाइट-होरिज़न) इष्टतम ई-वैल्यू डिज़ाइनों का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो 'एनीटाइम-वैलिडिटी' सुनिश्चित करते हुए और स्वचालित निरर्थकता (फ्यूटिलिटी) कटौती को सक्षम करते हुए पावर को अधिकतम करने या नमूना आकार को न्यूनतम करने के लिए डायनेमिक प्रोग्रामिंग का उपयोग करते हैं।

Stef Baas, Judith ter Schure, Joost van Rosmalen2026-05-28
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Robust Classification of High-Dimensional Data using Data-Adaptive Energy Distance

यह शोध पत्र डेटा-अनुकूली ऊर्जा दूरी (energy distance) पर आधारित सुदृढ़, ट्यूनिंग-पैरामीटर-मुक्त क्लासिफायर पेश करता है जो सामान्य परिस्थितियों में उच्च-आयामी, कम-नमूना आकार वाले डेटा के लिए पूर्ण वर्गीकरण प्राप्त करते हैं, और सिमुलेशन तथा वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों दोनों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Jyotishka Ray Choudhury, Aytijhya Saha, Sarbojit Roy, Subhajit Dutta2026-05-27
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Assessing (im)balance in signed brain networks

यह शोध पत्र मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ से साइन्ड ब्रेन नेटवर्क (signed brain networks) का अनुमान लगाने के लिए एक सूचना-सैद्धांतिक विधि प्रस्तावित करता है, जो अनुभवजन्य डेटा की एंट्रॉपी-प्रतिबंधित बेंचमार्क के विरुद्ध तुलना करके यह प्रकट करता है कि मस्तिष्क मुख्य रूप से सबकोर्टिकल और लिम्बिक क्षेत्रों द्वारा संचालित संरचनात्मक फ्रस्ट्रेशन (structural frustration) प्रदर्शित करता है, जिसमें मॉड्यूलर संगठन रिलैक्स्ड बैलेंस थ्योरी (Relaxed Balance Theory) के सांख्यिकीय संस्करण के अनुरूप है।

Marzio Di Vece, Emanuele Agrimi, Samuele Tatullo, Tommaso Gili, Miguel Ibáñez-Berganza, Tiziano Squartini2026-05-27
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Small-Area Precipitation Forecasting and Drought--Flood Early Warning with Reverse-Martingale Regularized Recurrent Networks

यह शोध पत्र एक रिवर्स-मार्टिंगेल नियमित रिगुलराइज्ड रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RMRNN) प्रस्तुत करता है जो मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में विविध वैश्विक क्षेत्रों में संभाव्य वर्षा पूर्वानुमानों में सुधार करने और काफी पहले, अधिक विश्वसनीय सूखा और बाढ़ की चेतावनी प्रदान करने के लिए एक बैकवर्ड-कोहेरेंस पेनाल्टी और एक शिरयाव-रॉबर्ट्स डिटेक्टर को एकीकृत करता है।

Foo Hui-Mean, Yuan-chin Ivan Chang2026-05-27✓ Author reviewed ⓘ