📊 statistics

Conditional Predictive Inference for General Structured Data with Group Symmetries

यह शोध पत्र C-SymmPI प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो समूह समरूपताओं (group symmetries) वाले सामान्य संरचित डेटा पर भविष्य कहनेवाला अनुमान (predictive inference) के लिए लगभग-सशर्त कवरेज गारंटी प्राप्त करता है, जो प्रभावी रूप से जनसंख्या विषमता (population heterogeneity) और वितरण परिवर्तनों (distribution shifts) को संबोधित करता है जहाँ मौजूदा विनिमय क्षमता-आधारित (exchangeability-based) विधियाँ विफल हो जाती हैं।

Yichen Shen, Mengxin Yu2026-05-19
🧬 biology

OSSMM: An Open-Source Sleep Monitor and Modulator

यह शोध पत्र OSSMM को प्रस्तुत करता है, जो पुनरुद्देश्यित फिटनेस इलेक्ट्रोड और एक एंड्रॉइड ऐप का उपयोग करने वाला एक कम लागत वाला, ओपन-सोर्स वियरेबल हेडबैंड है, जो चार नींद के चरणों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने और मॉड्यूलेशन क्षमताएं प्रदान करने में सक्षम है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सरल, सुलभ हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन के साथ व्यावहारिक नींद की निगरानी संभव है।

Jonny Giordano, Fergal Stapleton, Gabriel Palma, Barak A. Pearlmutter2026-05-19
📊 statistics

Self-Supervised Conformal Prediction with Equivariant Bootstrapping for Image Uncertainty Quantification

यह शोधपत्र एक स्व-पर्यवेक्षित कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो कमजोर लेंसिंग मास-मैपिंग जैसी इल-पोस्ड इमेजिंग इनवर्स समस्याओं में अनिश्चितता को मापने के लिए इक्विवेरिएंट बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करता है, जिसके लिए अंशांकन (कैलिब्रेशन) हेतु ग्राउंड ट्रुथ डेटा की आवश्यकता नहीं होती है।

Henry J. Aldridge, Tobías I. Liaudat, Marcelo Pereyra, Jason D. McEwen2026-05-19
📊 statistics

Finite Population Sampling as n to N: Empirical Evidence for the Transition from Inference to Accuracy

यह शोध पत्र अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करता है कि जैसे-जैसे सीमित जनसंख्या में नमूना अंश (सैंपलिंग फ्रैक्शन) एक के करीब पहुँचता है, नमूना परिवर्तनशीलता नगण्य स्तर तक कम हो जाती है, जिससे अनुमानक विचलन का प्राथमिक स्रोत यादृच्छिक नमूना त्रुटि से बदलकर संख्यात्मक परिशुद्धता और कम्प्यूटेशनल आर्टिफैक्ट्स में परिवर्तित हो जाता है, जिससे उच्च-कवरेज डेटा परिवेशों में पारंपरिक अनुमानात्मक धारणाओं को चुनौती मिलती है।

Mike Crowhurst2026-05-19
📊 statistics

Sensitivity analysis for causal mediation: bridge score, sharp sensitivity bounds, and calibration

यह शोध पत्र कारण संबंधी मध्यस्थता विश्लेषण (causal mediation analysis) में अनदेखे मध्यस्थ-परिणाम कन्फाउंडिंग (unobserved mediator-outcome confounding) के लिए सटीक संवेदनशीलता सीमाएं (sharp sensitivity bounds) प्राप्त करने हेतु "ब्रिज स्कोर" (bridge score) प्रस्तुत करता है और इन सीमाओं को सुदृढ़ अनुमान के लिए संचालित करने हेतु अंशांकन विधियां (calibration methods) तथा एक बेयसियन एल्गोरिदम (Bayesian algorithm) प्रदान करता है।

Yuki Ohnishi, Fan Li2026-05-19
📊 statistics

Robust Simulation Based Inference Through Robust Optimal Transport

यह शोध पत्र एक सुदृढ़ सिमुलेशन आधारित अनुमान (Simulation Based Inference) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कि एक कुलबैक-लीब्लर (Kullback-Leibler) सूचित सुदृढ़ इष्टतम परिवहन (Optimal Transport) विचलन का उपयोग करता है, जो एक अभिसारी स्टोकेस्टिक उप-ग्रेडिएंट एल्गोरिदम और एक समानांतरकृत बूटस्ट्रैप प्रक्रिया द्वारा समर्थित है, ताकि ज्यामितीय और टोटल वेरिएशन (Total Variation) विसंगतियों द्वारा सांख्यिकीय मॉडल के मिसस्पेसिफाइड होने पर भी मापदंडों का विश्वसनीय रूप से अनुमान लगाया जा सके और अनिश्चितता को मापा जा सके।

Peter Matthew Jacobs, Lekha Patel, Anirban Bhattacharya, Debdeep Pati2026-05-19
📊 statistics

Bayesian inference for partial orders from random linear extensions: power relations from 12th Century Royal Acta

यह शोध पत्र एक बेयसियन हिडन मार्कोव मॉडल प्रस्तुत करता है जो 12वीं शताब्दी के रॉयल एक्टा (Royal Acta) में पाए गए यादृच्छिक रैखिक विस्तारों (random linear extensions) से विकसित सामाजिक पदानुक्रमों को आंशिक क्रमों (partial orders) के रूप में निष्कर्ष निकालता है, जो एपिस्कोपल अधिकार में परिवर्तनों को सफलतापूर्वक परिमाणित करता है और दरबार की राजनीति में उन बदलावों को प्रकट करता है जिन्हें सरल रैंकिंग मॉडल पकड़ने में विफल रहते हैं।

Geoff K. Nicholls, Jeong Eun Lee, Nicholas Karn, David Johnson, Rukuang Huang, Alexis Muir-Watt2026-05-18
📊 statistics

Bayesian nonparametric boundary detection for multiple areal data

यह शोध पत्र स्थानिक रूप से निर्भर भार (spatially dependent weights) और घटकों की एक यादृच्छिक संख्या (random number of components) के साथ एक बेयसियन नॉनपैरामेट्रिक मिश्रण मॉडल प्रस्तावित करता है, ताकि प्रति इकाई कई अवलोकनों का उपयोग करके बाहरी सह-चरों (external covariates) की आवश्यकता के बिना क्षेत्रीय डेटा में सीमाओं का पता लगाया जा सके, और सिमुलेशन तथा लॉस एंजिल्स में आय असमानता के एक अनुप्रयोग के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Matteo Gianella, Mario Beraha, Alessandra Guglielmi2026-05-18
📊 statistics

Asymptotic inference with flexible covariate adjustment under rerandomization and stratified rerandomization

यह शोध पत्र रैंडमाइजेशन और स्ट्रैटिफाइड रैंडमाइजेशन के तहत कोवेरिएट-समायोजित अनुमानकों (जिसमें M-अनुमानक और डेटा-अनुकूली मशीन लर्निंग विधियाँ शामिल हैं) के एक विस्तृत वर्ग के लिए एसिम्प्टोटिक सिद्धांत स्थापित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि ये डिज़ाइन एसिम्प्टोटिक रैखिकता को बनाए रखते हैं, वे गैर-गाऊसी वितरण (non-Gaussian distributions) उत्पन्न कर सकते हैं जब तक कि एसिम्प्टोटिक सामान्यता और दक्षता को बहाल करने के लिए कोवेरिएट्स को उचित रूप से समायोजित न किया जाए।

Bingkai Wang, Fan Li2026-05-18
📊 statistics

Bayesian inference for the learning rate in Generalised Bayesian inference

यह शोध पत्र हाइपरपैरामीटर पोस्टीरियर्स (hyperparameter posteriors) प्राप्त करने के लिए होल्ड-आउट डेटा (held-out data) का उपयोग करके सामान्यीकृत बायेसियन इन्फरेंस (Generalised Bayesian Inference) में लर्निंग रेट्स और हाइपरपैरामीटर्स का अनुमान लगाने के लिए एक ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिससे संयुक्त अनिश्चितता परिमाणीकरण (joint uncertainty quantification) सक्षम होता है और सिम्युलेटेड एवं वास्तविक दुनिया के टेक्स्ट विश्लेषण कार्यों में मानक बायेसियन इन्फरेंस की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित होता है।

Jeong Eun Lee, Sitong Liu, Geoff K. Nicholls2026-05-18