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BAMIFun: Bayesian Multiple Imputation for Functional Data

यह शोध पत्र BAMIFun को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बेयसियन मल्टीपल इम्प्यूटेशन फ्रेमवर्क है जो कार्यात्मक डेटासेट (functional datasets) में सिंगल इम्प्यूटेशन की सीमाओं को दूर करने के लिए सिंगल-लेवल डेटा के लिए पेनलाइज्ड स्प्लाइन्स के साथ लो-रैंक मॉडल और मल्टीवे डेटा के लिए फंक्शनल टेंसर सिंगुलर वैल्यू डिकम्पोजिशन का उपयोग करता है, जिससे गंभीर मिसिंगनेस (missingness) के तहत सटीक कर्व रिकंस्ट्रक्शन और विश्वसनीय डाउनस्ट्रीम इन्फरेंस प्रदान किया जा सके।

Ziren Jiang, Lei Xuan, Eric F. Lock, Erjia Cui2026-05-11
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Semi-supervised Method for Risk Prediction with Doubly Censored EHR Data

यह शोध पत्र एक नवीन अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण ढांचे (semi-supervised learning framework) का प्रस्ताव करता है जो डबली सेंसर डेटा (doubly censored data) वाली इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड की चुनौतीपूर्ण स्थितियों के तहत जोखिम भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार करने के लिए प्रचुर सरोगेट परिणामों के साथ सीमित गोल्ड-स्टैंडर्ड लेबल को प्रभावी ढंग से एकीकृत करता है।

Jie Zhou, Enhao Wang, Xuan Wang2026-05-11
📈 economics

A Distributed Lag Approach to the Generalised Dynamic Factor Model

यह शोध पत्र सामान्यीकृत गतिशील कारक मॉडल (Generalised Dynamic Factor Model) के लिए एक नए निर्estimator (estimator) को प्रस्तुत करता है जो फ्रीक्वेंसी-डोमेन विधियों को स्टैटिक प्रिंसिपल कंपोनेंट्स और उनके लैग्स पर एक ओएलएस (OLS) रिग्रेशन से बदलकर अनुमान को सरल बनाता है, जिससे व्यापक और कमजोर दोनों सामान्य घटकों की सुसंगत पहचान संभव हो पाती है।

Philipp Gersing2026-05-08
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On the optimality of coin-betting for mean estimation

यह शोध पत्र सभी वैध e-चरों (e-variables) और e-प्रक्रियाओं (e-processes) का अभिलक्षण करते हुए और इस ढांचे के भीतर स्वीकार्य रणनीतियों के न्यूनतम पूर्ण वर्ग (minimal complete class) की पहचान करते हुए, माध्य अनुमान (mean estimation) और परीक्षण (testing) के लिए कॉइन-बेटिंग (coin-betting) सूत्रीकरण की इष्टतमता को स्थापित करता है।

Eugenio Clerico2026-05-08
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Robust Causal Inference for EHR-based Studies of Point Exposures with Missingness in Eligibility Criteria

यह शोध पत्र इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड अध्ययनों में कारण अनुमान (causal inference) के लिए एक सुदृढ़ और कुशल अनुमानक प्रस्तावित करता है जो लचीली मशीन लर्निंग रणनीतियों का उपयोग करके लुप्त पात्रता डेटा के कारण होने वाले चयन पूर्वाग्रह (selection bias) को संबोधित करता है और टाइप II मधुमेह वाले रोगियों के लिए बैरियाट्रिक सर्जिकल हस्तक्षेपों के विश्लेषण के माध्यम से मान्य किया गया है।

Luke Benz, Rajarshi Mukherjee, Rui Wang, David Arterburn, Heidi Fischer, Catherine Lee, Susan M. Shortreed, Sebastien Ha (…)2026-05-08
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Multivariate Standardized Residuals for Conformal Prediction

यह शोध पत्र एक बहुभिन्नरूपी कन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो हेटेरोस्केडास्टिसिटी (heteroskedasticity) और आउटपुट सहसंबंधों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए महलानोबिस दूरी-आधारित मानकीकृत अवशेषों (Mahalanobis distance-based standardized residuals) का उपयोग करता है, जिससे बेहतर सशर्त कवरेज प्राप्त होता है और महंगे नमूनाकरण की आवश्यकता के बिना मिसिंग वैल्यू हैंडलिंग जैसे व्यावहारिक विस्तार सक्षम होते हैं।

Sacha Braun, Eugène Berta, Michael I. Jordan, Francis Bach2026-05-08
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Horseshoe Forests for High-Dimensional Causal Survival Analysis

यह शोध पत्र एक बेयसियन ट्री एनसेम्बल मॉडल प्रस्तुत करता है जो उच्च-आयामी सेंसर सर्वाइवल डेटा में विषम उपचार प्रभावों को प्रभावी ढंग से अनुमानित करने के लिए स्टेप हाइट्स पर एक हॉर्सशू प्रायर और एक रिवर्सिबल जंप गिब्स सैंपलर का उपयोग करता है, जो सिमुलेशन में उत्कृष्ट प्रदर्शन और अग्नाशय के कैंसर उत्तरजीविता विश्लेषण में एक व्यावहारिक अनुप्रयोग प्रदर्शित करता है।

Tijn Jacobs, Wessel N. van Wieringen, Stéphanie L. van der Pas2026-05-08
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A Greedy PDE Router for Blending Neural Operators and Classical Methods

यह शोध पत्र एक अनुमानित ग्रीडी राउटर (approximate greedy router) प्रस्तावित करता है जो प्रत्येक पुनरावृत्ति (iteration) में शास्त्रीय और न्यूरल ऑपरेटरों के एक समूह (ensemble) से सबसे प्रभावी सॉल्वर को गतिशील रूप से चुनता है, जो पॉइसन (Poisson) और संवहन-विसरण (convection-diffusion) जैसे PDEs पर मौजूदा हाइब्रिड विधियों की तुलना में तेज़ अभिसरण (convergence) और कम अंतिम त्रुटि प्राप्त करने के लिए वास्तविक त्रुटि ज्ञान की आवश्यकता को सफलतापूर्वक दूर करता है।

Sahana Rayan, Yash Patel, Ambuj Tewari2026-05-08
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Balancing Evidentiary Value and Sample Size of Adaptive Designs with Application to Animal Experiments

यह शोध पत्र प्रयोगात्मक इकाई सूचना सूचकांक (EUII) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन मीट्रिक है जो व्यक्तिगत प्रयोगात्मक इकाइयों के साक्ष्य मूल्य को मापने के लिए सांख्यिकीय त्रुटि दरों और नमूना आकार के बीच संतुलन बनाता है, जो विश्वसनीय निष्कर्षों को बनाए रखते हुए नमूना आकार को कम करने के लिए अनुकूलनशील पशु प्रयोगों को अनुकूलित करने में इसकी उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।

Leonhard Held, Fadoua Balabdaoui, Saverio Fontana, Samuel Pawel2026-05-08
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Flow-Based Conformal Predictive Distributions

यह शोधपत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त, गणनात्मक रूप से कुशल विधि प्रस्तुत करता है जो उच्च-आयामी संरचित आउटपुट स्पेस में प्रभावी अनिश्चितता परिमाणीकरण और सैंपलिंग को सक्षम करने के लिए नॉनकन्फॉर्मिटी स्कोर द्वारा प्रेरित फ्लो-आधारित गतिकी का लाभ उठाती है, जिससे कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्टिव वितरण उत्पन्न होते हैं।

Trevor Harris2026-05-08