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2379 पेपर

📈 economics

Coarsening Latent-Class Probabilities: Directional Distortion and Coverage Loss

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि कैलिब्रेटेड प्रायिकता वेक्टरों (probability vectors) को हार्ड लेबल में रूपांतरित करने से प्रतिगमन अनुमानों (regression estimates) में अनिसोट्रोपिक दिशात्मक विरूपण (anisotropic directional distortion) और गंभीर कवरेज हानि उत्पन्न होती है, लेकिन यह अनुमान रिपोर्ट किए जाने से पहले अवलोकन योग्य डेटा का उपयोग करके इस पूर्वाग्रह को मापने और अनुमानित करने की एक विधि प्रदान करता है।

Marcell T. Kurbucz2026-08-13
📊 statistics

Efficient Response-Adaptive Randomization for Multi-arm Trials with Prioritized Composite Endpoints

यह शोध पत्र नेट उपचार लाभ (net treatment benefit) के लिए सामान्यीकृत युग्मवार तुलनाओं का उपयोग करते हुए प्राथमिकता वाले संयुक्त समापन बिंदुओं (prioritized composite endpoints) वाले मल्टी-आर्म परीक्षणों में कुशल प्रतिक्रिया-अनुकूल यादृच्छिकीकरण (response-adaptive randomization) का विस्तार करता है, जो कठोर स्पर्शोन्मुखी गुणों (asymptotic properties) को स्थापित करता है और पुष्टिकरण सेटिंग्स (confirmatory settings) में सांख्यिकीय वैधता बनाए रखते हुए बेहतर आवंटन दक्षता प्रदर्शित करता है।

Ayon Mukherjee2026-08-13
🧬 biology

Testing the limits of past-adapted explanations by post-endpoint randomisation: anticipatory EEG as a worked case

यह शोध पत्र लेवल II-A को प्रस्तुत करता है, जो एक नया डिज़ाइन-आधारित अनुमान ढांचा है जो पोस्ट-एंडपॉइंट रैंडमाइजेशन और सिंथेटिक EEG बेंचमार्क का उपयोग करके कठोरता से यह परीक्षण करता है कि क्या अतीत-अनुकूलित जानकारी एक प्रतिबद्ध परिणाम की व्याख्या करने के लिए पर्याप्त है, जिससे "अतीत इसकी व्याख्या करता है" इस धारणा को एक परिमाण-योग्य, परीक्षण योग्य दावे में बदल दिया जाता है।

George Sopasakis (Research and Development Department, Ximantis AB, Onsala, Sweden), Alexandros Sopasakis (Department of (…)2026-08-13
📈 economics

Donut Regression Discontinuity Designs

यह शोध पत्र डोनट रिग्रेशन डिसकंटीन्यूटी डिजाइन्स के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा प्रदान करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कटऑफ के पास के अवलोकनों को बाहर करने से पूर्वाग्रह (bias) और विचरण (variance) पर क्या प्रभाव पड़ता है, साथ ही यह भी दिखाता है कि मौजूदा पूर्वाग्रह-सचेत अनुमान विधियाँ वैध बनी रहती हैं और पारंपरिक एवं डोनट अनुमानकों की तुलना के लिए विनिर्देश परीक्षणों (specification tests) को औपचारिक रूप देता है।

Cladia Noack, Chistoph Rothe2026-08-12
📊 statistics

What is estimated in cluster randomized crossover trials with informative sizes? -- A survey of estimands and common estimators

यह शोध पत्र सूचनात्मक आकार (informative sizes) वाले 2-अवधि क्लस्टर रैंडमाइज्ड क्रॉसओवर परीक्षणों में बहु-उपचार प्रभाव अनुमानों (multiple treatment effect estimands) के लिए विभिन्न अनुमानकों (estimators) को परिभाषित और उनके सुसंगतता (consistency) का मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि अनवेटेड (unweighted) और वेटेड (weighted) इंडिपेंडेंस एस्टिमेटिंग इक्वेशंस (और विशिष्ट फिक्स्ड या एक्सचेंज करने योग्य मॉडल) निष्पक्ष परिणाम प्रदान करते हैं, अनवेटेड और वेटेड नेस्टेड एक्सचेंज करने योग्य मिश्रित प्रभाव मॉडल (nested exchangeable mixed effects models) असंगत हैं और पूर्वाग्रह (bias) के प्रति संवेदनशील हैं।

Kenneth M. Lee, Andrew B. Forbes, Jessica Kasza, Andrew Copas, Brennan C. Kahan, Paul J. Young, Michael O. Harhay, Fan L (…)2026-08-12
📊 statistics

Bayesian Federated Cause-of-Death Classification and Quantification Under Distribution Shift

यह शोध पत्र एक नवीन बेयसियन फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो वितरित आबादी के बीच डेटा को केंद्रीकृत रूप से साझा किए बिना वितरण परिवर्तनों (distribution shifts) को दूर करने के लिए मॉड्यूलर बेस मॉडल्स का लाभ उठाकर, गोपनीयता-संरक्षित, सटीक मृत्यु-कारण वर्गीकरण और परिमाणीकरण को सक्षम बनाता है।

Yu Zhu, Jason Teng, Zehang Richard Li2026-08-12
📊 statistics

A spliced preferential attachment model for degree distributions in networks

यह शोध पत्र एक स्प्लिस्ड प्रिफरेंशियल अटैचमेंट मॉडल प्रस्तावित करता है जिसमें एक लचीला प्रिफरेंस फंक्शन है जो सीधे एक नेटवर्क के डिग्री डिस्ट्रीब्यूशन के टेल बिहेवियर को उसके ग्रोथ मैकेनिज्म से जोड़ता है, जिससे पारंपरिक पावर-लॉ धारणाओं और एक्सट्रीम वैल्यू विधियों की सीमाओं को संबोधित करते हुए केवल स्नैपशॉट डेटा से ही पैरामीटर इन्फरेंस सक्षम होता है।

Thomas Boughen, Clement Lee, Vianey Palacios Ramirez2026-08-12
📊 statistics

Principal Stratification with Bayesian Additive Regression Trees for Count-Valued Intermediate Variables: Estimating the Effect of Fertility on Women's Employment

यह शोध पत्र प्रिसिंपल स्ट्रैटिफिकेशन (principal stratification) के लिए एक नवीन बेयसियन एडिटिव रिग्रेशन ट्रीज़ (BART) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो प्रजनन क्षमता जैसे गणना-मूल्य वाले मध्यवर्ती चरों के साथ कारण प्रभावों का अनुमान लगाने की चुनौतियों का समाधान करता है, जो लचीले ढंग से कोवेरिएट-निर्भर इंस्ट्रूमेंट वैधता और प्रभाव विषमता को मॉडल करता है, और अंततः विशिष्ट अफ्रीकी संदर्भों में महिलाओं के रोजगार पर प्रजनन क्षमता के सूक्ष्म नकारात्मक प्रभावों को प्रकट करता है जिन्हें पारंपरिक विधियाँ पकड़ने में विफल रहती हैं।

Lucas Godoy Garraza, Leontine Alkema2026-08-12
📊 statistics

Optimal Inference with Black-box Predictions

यह शोध पत्र प्रेक्षित डेटा को ब्लैक-बॉक्स भविष्यवाणियों के साथ संयोजित करके उच्च-आयामी गाऊसी अनुक्रम मॉडलों (high-dimensional Gaussian sequence models) में सांख्यिकीय अनुमान की सूचना-सैद्धांतिक सीमाओं को स्थापित करता है, और व्यावहारिक परिकल्पना परीक्षणों का प्रस्ताव करता है जो अज्ञात भविष्यवाणी सटीकता के अनुकूल होते हैं और वैधता एवं दक्षता दोनों प्राप्त करने के लिए मजबूत संरेखण (strong alignment) का लाभ उठाते हैं।

Lucas Kania, Abhinav Chakraborty, Edward Kennedy, Larry Wasserman, Sivaraman Balakrishnan2026-08-12
📊 statistics

Joint return levels of maximum temperature and minimum relative humidity by combining copulas with an extreme value framework for bimodal data

यह अध्ययन ब्रासीलिया में अधिकतम तापमान और न्यूनतम सापेक्ष आर्द्रता के संयुक्त रिटर्न स्तरों को मॉडल करने के लिए एक नवीन चरम मान पद्धति (extreme value methodology) के साथ एक कोपुला-आधारित ढांचे का उपयोग करता है, जो पर्यावरणीय नियोजन और जलवायु अनुकूलन के लिए चरम गर्मी-सूखे के जोखिमों का बेहतर आकलन करने हेतु क्षेत्र के द्विआधारी (bimodal) जलवायु पैटर्न और विषमताओं को सफलतापूर्वक कैप्चर करता है।

Beatriz G da Cruz Albernaz, Cira E G Otiniano, Carolyne Soares de Brito, Fidel E C Morales, Enzo Porto Brasil2026-08-12