2379 पेपर
यह शोध पत्र मृत्यु दर डेटा में आयु- और समय-परिवर्तित प्रकीर्णन (डिस्पर्सन) को स्पष्ट रूप से मॉडल करने के लिए कॉनवे-मैक्सवेल-पॉइसन वितरण का उपयोग करते हुए एक लचीले बेयसियन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिससे निश्चित प्रकीर्णन धारणाओं वाले पारंपरिक मॉडलों की तुलना में अनिश्चितता अंशांकन और दीर्घायु जोखिम मूल्य निर्धारण में सुधार होता है।
यह शोध पत्र बहु-मूल्य वाले उपचारों (multivalued treatments) में कोवेरिएट संतुलन का आकलन करने के लिए कोहेन के f (Cohen's f) और मानकीकृत माध्य अंतर (SMD) को विस्तारित करने हेतु एक स्टेटा (Stata) कमांड प्रस्तुत करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि कोहेन का f, माध्य पूर्ण SMD (mean absolute SMD) की तरह ही अनुमानित पूर्वाग्रह (estimation bias) को प्रभावी ढंग से ट्रैक करता है और वर्तमान में प्रचलित लेकिन कम इष्टतम अधिकतम SMD (maximum SMD) दृष्टिकोण के लिए एक सैद्धांतिक रूप से सुदृढ़ विकल्प प्रदान करता है।
यह शोधपत्र मॉडल पहचान योग्यताओं की स्थिति स्थापित करके, एक नवीन लैग्रेंजियन सूत्रीकरण के माध्यम से बाधित अधिकतम संभावना अनुमानकों (constrained maximum likelihood estimators) के लिए तीक्ष्ण गैर-अनुरूप त्रुटि सीमाओं (non-asymptotic error bounds) और अनुरुप वितरणों (asymptotic distributions) को व्युत्पन्न करके, तथा सिमुलेशन और अनुभवजन्य डेटा के माध्यम से इन सैद्धांतिक निष्कर्षों को मान्य करके, ब्लॉक संरचित गुप्त चर मॉडलों (block structured latent variable models) का एक व्यापक सांख्यिकीय विश्लेषण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक स्क्यूड मल्टीनोमियल प्रोबिट (SMNP) मॉडल प्रस्तावित करता है जो विषम चयन प्रतिक्रियाओं को पकड़ने के लिए लेटेंट यूटिलिटीज हेतु एक मल्टीवेरिएट स्क्यू-नॉर्मल वितरण का उपयोग करता है, और एक नवीन सहप्रसरण पुनर्संरचना (covariance reparameterization) तथा एक डबल डेटा-ऑग्मेंटेशन बेयसियन अनुमान योजना के माध्यम से संबंधित पहचान और गणना संबंधी चुनौतियों का समाधान करता है।
यह शोध पत्र "एग-कंप्यूटेशन" (egg-computation) प्रस्तावित करता है, जो एक विशेषज्ञ-निर्देशित जी-कंप्यूटेशन (g-computation) ढांचा है जिसे बड़े भाषा मॉडल (large language models) द्वारा संवर्धित किया गया है, जो नैदानिक तर्क को डेटा-संचालित कारण अनुमान (data-driven causal inference) के साथ जोड़ता है ताकि अस्पताल के गुणवत्ता सुधार हस्तक्षेपों के समय-बचत प्रभावों का सटीक रूप से अनुमान और रैंकिंग की जा सके, विशेष रूप से 'लेंथ ऑफ स्टे' (length of stay) जैसे मेट्रिक्स के लिए जहाँ पारंपरिक पद्धतियाँ काल्पनिक परिदृश्यों या जटिल कारण तंत्रों के साथ संघर्ष करती हैं।
यह शोध पत्र "डिटेक्शन कोहेरेंस" (पहचान सुसंगतता) के आकलन के लिए एक रूपरेखा प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि कई व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय परीक्षणों में "ब्लाइंड स्पॉट्स" (अंध बिंदु) होते हैं जहाँ वे वास्तविक प्रभावों का पता लगाने में विफल रहते हैं, और यह तर्क देता है कि ऐसे डिटेक्शन इनकोहेरेंट परीक्षणों को सार्वभौमिक रूप से कोहेरेंट विकल्पों के पक्ष में छोड़ दिया जाना चाहिए।
यह शोध पत्र एक नवीन बेयसियन फीचर एलोकेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो उच्च-आयामी पारिस्थितिक डेटा पर बीटा विविधता और प्रजातियों की साझाकरण पर सुदृढ़, स्केलेबल और अनिश्चितता-परिमाणित अनुमान प्रदान करने के लिए लेटेंट स्पीशीज कंपोजिशन मॉडल्स को अपूर्ण डिटेक्शन मैकेनिज्म के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र अनकन्फाउंडेडनेस (unconfoundedness) धारणाओं की आवश्यकता के बिना, अवलोकनात्मक डेटा (observational data) का उपयोग करके डिजिटल ट्विन्स को कठोरता से गलत सिद्ध करने के लिए एक कारण अनुमान (causal inference) ढांचे का प्रस्ताव करता है, और सेप्सिस मॉडलिंग केस स्टडी के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र मनमाने कमजोर निर्भरता वाले स्थिर समय श्रृंखलाओं (stationary time series) में प्रतिगमन मापदंडों (regression parameters) और एकदिष्ट प्रवृत्तियों (monotone trends) के लिए लीस्ट स्क्वायर्स-आधारित क्रमपरिवर्तन परीक्षणों (permutation tests) को प्रस्तुत और मान्य करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ये विधियाँ त्रुटि विनिमेयता (error exchangeability) के तहत सटीकता बनाए रखते हुए भी स्पर्शोन्मुखी रूप से वैध हैं, जिसका कार्यान्वयन R पैकेज `permixOLS` के माध्यम से प्रदान किया गया है।
यह शोध पत्र एक नवीन, पूर्णतः गैर-प्रतिपूरक बहु-मानदंड निर्णय सहायता मॉडल का प्रस्ताव और अनुप्रयोग करता है जो ब्राज़ीलियाई हवाईअड्डा टर्मिनलों के लिए संतुष्टि के स्तर का मूल्यांकन करने और उसमें सुधार करने हेतु विषम यात्री मानदंडों की अनुमति देता है, और विभिन्न टर्मिनल समूहों में प्राथमिकता के आधार पर सुधार के लिए विशिष्ट सेवा क्षेत्रों को सफलतापूर्वक पहचानता है।