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🧬 biology

A Multi-Omics Framework for Survival Mediation Analysis of High-Dimensional Proteogenomic Data

यह लेख SMAHP को प्रस्तुत करता है, जो एक्सीलरेटेड फेलियर टाइम (AFT) मॉडल पर आधारित मल्टी-ओमिक्स डेटा के लिए एक नवीन कॉज़ल मीडिएशन फ्रेमवर्क है, जो अस्तित्व परिणामों (survival outcomes) को प्रभावित करने वाले कॉज़ल पाथवे की पहचान करने के लिए उच्च-आयामी प्रोटोजेनोमिक डेटा को प्रभावी ढंग से संसाधित करता है और मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सांख्यिकीय शक्ति और फॉल्स डिस्कवरी रेट पर बेहतर नियंत्रण प्रदर्शित करता है।

Seungjun Ahn, Weijia Fu, Maaike van Gerwen, Lei Liu, Zhigang Li2026-05-07
📊 statistics

Marginal and conditional summary measures: transportability and compatibility across studies

यह शोध पत्र सीमांत (marginal) बनाम सशर्त (conditional) सारांश मापों के विशिष्ट अर्थों और गुणों को स्पष्ट करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि उनकी गैर-सहयोगता—प्रभाव संशोधन (effect modification) के तहत कोलैप्सिबल मापों के लिए भी—परिवहन क्षमता (transportability) और साक्ष्य संश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियाँ उत्पन्न करती है, जो अक्सर व्यक्तिगत रोगी डेटा तक पहुँच के बिना असंगत मापों को सहजता से मिलाने पर पूर्वाग्रह का कारण बनती है।

Antonio Remiro-Azócar, David M. Phillippo, Nicky J. Welton, Sofia Dias, A. E. Ades, Anna Heath, Gianluca Baio2026-05-07
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Stable and practical semi-Markov modelling of intermittently-observed data

यह शोध पत्र रुक-रुक कर देखे गए डेटा के लिए एक व्यावहारिक सेमी-मार्कोव मॉडलिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो लचीली संभावना गणना (likelihood calculation) को सक्षम करने के लिए सोjourn समय को फेज-टाइप वितरणों के साथ सन्निकटित (approximating) करता है, और इस दृष्टिकोण को बेयसियन या अधिकतम संभावना अनुमान के माध्यम से लागू करने के लिए एक नया आर (R) पैकेज, "msmbayes" प्रदान करता है।

Christopher Jackson2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

Decoder-only Clustering in Attributed Graphs

यह शोध पत्र एक एट्रिब्यूटेड ग्राफ के लिए डिकोडर-ओनली क्लस्टरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो संरचनात्मक और बहुभिन्नरूपी विशेषता (मल्टीवेरिएट एट्रिब्यूट) जानकारी का संयुक्त रूप से लाभ उठाकर प्रभावी ढंग से नोडल क्लस्टरिंग करने के लिए नोड-विशिष्ट प्रायर्स (प्रायर्स), एक न्यूरल डिकोडर और ग्राफ-फ्यूज्ड LASSO रेगुलराइजेशन को एकीकृत करता है।

Yik Lun Kei, Oscar Hernan Madrid Padilla, Rebecca Killick, James Wilson, Xi Chen, Robert Lund2026-05-07
📊 statistics

Design-Based Variance Estimation for Modern Heterogeneity-Robust Difference-in-Differences Estimators

यह योगदान यह प्रदर्शित करता है कि आधुनिक विषमता-रोधी (हेटरोजेनिटी-रोबस्ट) डिफरेंस-इन-डिफरेंस अनुमानकों के लिए स्तरीकृत क्लस्टरों (स्ट्रैटिफाइड क्लस्टर्स) के मानक विचरण सूत्रों को लागू करने से जटिल सर्वेक्षण डेटा के लिए डिज़ाइन-सुसंगत मानक त्रुटियाँ और वैध निष्कर्ष प्राप्त होते हैं, जबकि सैंपलिंग डिज़ाइन की अनदेखी करने से गंभीर अंडरकवरेज होता है और सार्थकता के संबंध में संभावित रूप से त्रुटिपूर्ण निष्कर्ष निकलते हैं।

Isaac Gerber2026-05-07
💰 quantitative finance

Optimal Semiparametric Dynamic Pricing with Feature Diversity

यह लेख एक चरणबद्ध ग्रीडी प्राइसिंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो मार्केट नॉइज़ के नॉनपैरामीट्रिक अनुमानों को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करने के लिए फीचर डाइवर्सिटी का लाभ उठाता है, जिससे इष्टतम रिग्रेट रेट प्राप्त होता है जो सेमीपैरामीट्रिक कॉन्टेक्स्टुअल डायनेमिक प्राइसिंग में हाल ही में प्राप्त निचली सीमा (लोअर बाउंड) से मेल खाता है और मौजूदा विधियों में सुधार करता है।

Jinhang Chai, Yaqi Duan, Jianqing Fan, Kaizheng Wang2026-05-07
📊 statistics

Entropic Riemannian Neural Optimal Transport

यह शोध पत्र एंट्रोपिक RNOT (Entropic RNOT) प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो रिमानियन मैनिफोल्ड्स (Riemannian manifolds) पर अनुकूलतम परिवहन समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए अंतर्निहित एंट्रोपिक रेगुलाइजेशन (intrinsic entropic regularization) को एमोर्टाइज्ड न्यूरल लर्निंग (amortized neural learning) के साथ जोड़ता है, जो मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में विविध वक्रीय स्थानों (curved spaces) में मजबूत सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी और उत्कृष्ट अनुभवजन्य प्रदर्शन प्रदान करता है।

Alessandro Micheli, Silvia Sapora, Anthea Monod, Samir Bhatt2026-05-07
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Counterfactual identifiability beyond global monotonicity: non-monotone triangular structural causal models

यह शोधपत्र नॉन-मोनोटोनिक ट्राइएंगुलर स्ट्रक्चरल कॉज़ल मॉडल्स (NM-TM-SCMs) को प्रस्तुत करता है जो पूर्ण काउंटरफैक्चुअल आइडेंटिफिएबिलिटी प्राप्त करने के लिए प्रतिबंधात्मक ग्लोबल मोनोटोनिसिटी के स्थान पर मैकेनिज्म-वाइज इनवर्टिबिलिटी और कॉन्टेक्स्ट-इंडिपेंडेंट इनवर्स ट्रांसपोर्ट का उपयोग करते हैं, जो मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में नॉन-मोनोटोनिक एम्बोडीड इंटरैक्शंस के लिए काउंटरफैक्चुअल्स को रिकवर करने में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Pengcheng Tan, Jiang Chen, Dehui Du2026-05-07
📊 statistics

HIMCE: High-dimensional multiple imputation via covariance-mode updating for neuroimaging and spatiotemporal blocks

यह शोध पत्र HIMCE को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड मल्टीपल-इम्प्यूटेशन एल्गोरिदम है जो कम्प्यूटेशनल गति, सांख्यिकीय सटीकता और अनिश्चितता प्रसार के बीच संतुलन बनाने के लिए गाऊसी कंडीशनल इम्प्यूटेशन (Gaussian conditional imputation) को कोवेरिएंस-मोड अपडेटिंग (covariance-mode updating) के साथ जोड़कर उच्च-आयामी न्यूरोइमेजिंग और स्थानिक-कालिक (spatiotemporal) डेटा को कुशलतापूर्वक संभालता है।

Hsin-Hsiung Huang, Stef van Buuren2026-05-07
📊 statistics

Penalized KLIC Model Selection for the Generalized Method of Moments in Longitudinal Data with Time-Dependent Covariates

यह शोध पत्र दो दंडित कुलबैक-लीब्लर सूचना मानदंड (KLIC) विधियों, MPPP-KLIC और LP-KLIC को प्रस्तुत करता है, जो समय-निर्भर सहचरों वाले अनुदैर्ध्य डेटा के लिए सामान्यीकृत क्षणों की विधि (GMM) ढांचे में मॉडल चयन में सुधार करने हेतु मॉडल फिट और जटिलता के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाकर अति-पैरामीटराइजेशन को रोकने का कार्य करते हैं।

Hasan Mahmud, Muia Mathias Nthiani, Hamadou Mous-Abou, Ramezani Niloofar2026-05-07