📊 statistics

Transversality and Geometric Regularisation in Distributional Statistical Models

यह शोध पत्र वितरण संबंधी सांख्यिकीय मॉडलों (distributional statistical models) के लिए एक ज्यामितीय नियमितीकरण ढांचा (geometric regularisation framework) स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सामान्य कर्नेल (generic kernels) ऐसे फीचर मैप्स प्रेरित करते हैं जो पहचान क्षमता (identifiability), विलक्षण सूचना (singular information) और क्षण अनिश्चितता (moment indeterminacy) जैसी मौलिक सांख्यिकीय चुनौतियों को एकीकृत और हल करने के लिए डीजनरेसी लोकी (degeneracy loci) से अनुप्रस्थ रूप से बचते हैं।

R. Labouriau2026-05-07
🧬 biology

A Generalized Framework of Antisymmetric Polyspectral Indices for Identifying High-Order Neural Interactions

यह शोध पत्र प्रति-सममित क्रॉस-पॉलीस्पेक्ट्रल सूचकांकों (antisymmetric cross-polyspectral indices) के एक नवीन परिवार को प्रस्तुत करता है जो वॉल्यूम कंडक्शन आर्टिफैक्ट्स को समाप्त करते हुए कई आवृत्तियों में वास्तविक उच्च-क्रम न्यूरल इंटरैक्शन की मजबूती से पहचान करता है, जो जटिल मस्तिष्क गतिकी के विश्लेषण और व्यक्तिगत न्यूरोमॉड्यूलेशन प्रोटोकॉल को निर्देशित करने के लिए एक प्रमाणित ढांचा प्रदान करता है।

Alessio Basti, Rikkert Hindriks, Ruggero Freddi, Gian Luca Romani, Vittorio Pizzella, Guido Nolte, Laura Marzetti2026-05-07
📊 statistics

PAIR-CI: Calibrated Conditional Independence Testing for Causal Discovery with Incomplete Data

यह शोध पत्र PAIR-CI को प्रस्तुत करता है, जो एक गैर-पैरामीट्रिक सशर्त स्वतंत्रता परीक्षण (nonparametric conditional independence test) है जो इम्प्यूटेशन त्रुटि के कारण होने वाली भ्रामक निर्भरताओं को समाप्त करने के लिए एक युग्मित क्रमपरिवर्तन डिज़ाइन (paired permutation design) के माध्यम से मल्टीपल इम्प्यूटेशन को सीधे अनुमान प्रक्रिया में एकीकृत करता है, जिससे सांख्यिकीय अंशांकन (statistical calibration) बहाल होता है और विशेष रूप से गैर-रेखीय और मिसिंग-नॉट-एट-रैंडम (missing-not-at-random) स्थितियों वाले डेटासेट में कारण खोज (causal discovery) की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Thomas S. Robinson, Ranjit Lall2026-05-07
📈 economics

Efficient GMM and Weighting Matrix under Misspecification

यह शोध पत्र एक मिसस्पेसिफिकेशन-एफिशिएंट (ME) जनरलाइज्ड मेथड ऑफ मोमेंट्स एस्टिमेटर का प्रस्ताव करता है जो मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन के तहत न्यूनतम एसिम्प्टोटिक वेरिएंस प्राप्त करने के लिए इष्टतम वेटिंग के साथ संवर्धित और रीसेंटर्ड मोमेंट कंडीशंस का उपयोग करता है, जो मानक GMM से बेहतर प्रदर्शन करता है और व्यवहार्य डबल-रीसेंटर्ड बूटस्ट्रैप और स्प्लिट-सैंपल विधियों के माध्यम से सुदृढ़ अनुमान प्रदान करता है।

Byunghoon Kang2026-05-07
📊 statistics

Hypergraph Generation via Structured Stochastic Diffusion

यह शोध पत्र \HEDGE को प्रस्तुत करता है, जो एक जनरेटिव मॉडल है जो उच्च-गुणवत्ता वाले, क्रम-अपरिवर्तनीय (permutation-equivariant) हाइपरग्राफ जनरेशन प्राप्त करने के लिए हाइपरग्राफ-विशिष्ट टू-साइडेड हीट ऑपरेटर के साथ रिलैक्स्ड इंसिडेंस मैट्रिसेस पर स्ट्रक्चर्ड स्टोकेस्टिक डिफ्यूजन का उपयोग करता है, जबकि उच्च-क्रम की अंतःक्रियाओं और संरचनात्मक विषमता को निष्ठापूर्वक कैप्चर करता है।

Christopher Nemeth2026-05-07
📊 statistics

Heterogeneous Judge-Aware Ranking with Sensitivity, Disagreement, and Confidence

यह शोध पत्र हेट्रोजेनियस जज-अवेयर (HJA) रैंकिंग पेश करता है, जो एक संरचित ढांचा है जो बड़े भाषा मॉडल (LLM) मूल्यांकन में रिकवरी, मजबूती और अनिश्चितता अंशांकन (uncertainty calibration) में सुधार के लिए मल्टी-जज पेयरवाइज तुलनाओं को पहचान योग्य सर्वसम्मति रैंकिंग, जज-विशिष्ट संवेदनशीलता और अवशिष्ट असहमति में विभाजित करता है।

Shibo Yu, Yingzhou Wang, Yan Chen, Guodong Li, Jin-Hong Du2026-05-07
📊 statistics

Proximal Projection for Doubly Sparse Regularized Models

यह शोध पत्र एक नवीन प्रॉक्सिमल प्रोजेक्शन विधि प्रस्तावित करता है जो डबली स्पार्स रेगुलराइज्ड मॉडल्स के लिए गौसियन ग्राफिकल मॉडल संरचनाओं का लाभ उठाते हुए गुणांकों को लेटेंट नोड योगदान में विघटित करती है, जिससे उच्च-आयामी प्रतिगमन सेटिंग्स में कुशल अनुकूलन और स्थिर प्रदर्शन सक्षम होता है।

Jia Wei He, R. Ayesha Ali, Gerarda Darlington2026-05-07
📊 statistics

A New Way to Look at Regional Survey Data: Differences in Vacancy Rates and Persons per Household by County, 2000-2005

यह शोध पत्र एक नवीन मैपिंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो सभी 3,141 अमेरिकी काउंटियों में क्षेत्रीय सर्वेक्षण अनुमानों और उनके महत्व के स्तरों को एक साथ दृश्यमान बनाता है, जिससे विश्लेषकों के लिए जनगणना 2000 और 2005 अमेरिकन कम्युनिटी सर्वे के बीच रिक्तता दर और प्रति घर व्यक्ति की संख्या में महत्वपूर्ण अंतरों की आसानी से पहचान करना संभव हो जाता है।

Charles D. Coleman, Jonathan F. Takeuchi2026-05-06
📊 statistics

Assessing the Impact of Block Size on Block Likelihood Estimation: A Comparative Study

यह अध्ययन सिमुलेशन और वास्तविक समुद्री सतह के तापमान के डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करके इस प्रचलित धारणा को चुनौती देता है कि बड़े ब्लॉक आकार हमेशा सांख्यिकीय प्रदर्शन में सुधार करते हैं, जिससे यह सिद्ध होता है कि ब्लॉक आकार का चयन भू-सांख्यिकीय ब्लॉक संभावना अनुमान (geostatical block likelihood estimation) की सटीकता और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है।

Alfredo Alegría2026-05-06
📊 statistics

Examining the robustness of a model selection procedure in the binary latent block model through a language placement test data set

यह शोध पत्र फ्रांसीसी विश्वविद्यालय भाषा प्लेसमेंट टेस्ट डेटा पर लागू बाइनरी लेटेंट ब्लॉक मॉडल के लिए एक सुदृढ़ मॉडल चयन प्रक्रिया का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो विशेष रूप से प्रारंभिक गणनाओं (इनीशियलाइजेशन काउंट्स) को ट्यून करने की चुनौतियों और नमूना आकारों के बदलने के साथ छात्र समूहों की स्थिरता सुनिश्चित करने के मुद्दों को संबोधित करता है।

Vincent Brault, Frédérique Letué, Marie-José Martinez2026-05-06