2434 पेपर
यह शोध पत्र एक नई मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग पद्धति प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक लॉग-लाइक्लीहुड अनुकूलन की गैर-उत्तलता (nonconvexity) और स्प्यूरियस स्थानीय इष्टतमों (spurious local optima) से पार पाने के लिए एक एंट्रोपिक ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट लॉस फंक्शन का उपयोग करती है, जो सिंकहॉर्न-ईएम (Sinkhorn-EM) एल्गोरिदम और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से प्रमाणित एक अधिक सुदृढ़ और प्रभावी विकल्प प्रदान करता है।
यह शोध पत्र किसी भी प्रकार की निर्भरता वाले उच्च-आयामी दीर्घवृत्तीय वितरणों (elliptical distributions) के लिए एक नवीन स्थानिक-चिह्न (spatial-sign) दो-नमूना परीक्षण प्रस्तावित करता है, जिसमें एक सुदृढ़ समन्वय-वार युग्म-अंतर क्वांटाइल मानकीकरण (coordinatewise pairwise-difference quantile standardizer) शामिल है जो मोमेंट आवश्यकताओं को समाप्त करता है और रेडेमेकर वाइल्ड बूटस्ट्रैप (Rademacher wild bootstrap) द्वारा न्यायसंगत एक सामान्य भारित ची-वर्ग (weighted chi-square) शून्य वितरण स्थापित करता है।
यह योगदान आंशिक रूप से प्रेक्षित संरचनात्मक कारण मॉडल (POSCMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक विस्तारित ढांचा है जो उन कारण प्रणालियों को औपचारिक रूप देता है जहाँ गुप्त संदर्भ (latent contexts) अंतःक्रिया संरचनाओं और तंत्र दोनों को प्रभावित करते हैं, और एक जैव-भौतिक रूप से विस्तृत आभासी मानव रेटिना सिम्युलेटर के माध्यम से इसके पहचान योग्यता सिद्धांत (identifiability theory) और एज-फंक्शनल अपघटन दृष्टिकोण को मान्य करता है।
यह शोधपत्र बिना किसी इंस्ट्रुमेंटल वेरिएबल के, डबली रोबस्ट ट्रीटमेंट इफेक्ट एस्टीमेशन में एंडोजेनिटी (endogeneity) को ठीक करने के लिए एक कोपुला-आधारित (copula-based) विधि प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन और NHANES डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण उन स्थानों पर निष्पक्ष परिणाम प्रदान करता है जहाँ नैइव (naive) विधियाँ विफल हो जाती हैं।
यह शोध पत्र एक एकीकृत कारण ढांचा (causal framework) और छह-चरणीय रोडमैप प्रस्तुत करता है ताकि बाहरी रूप से नियंत्रित परीक्षणों के आधुनिक पद्धतियों को व्यवस्थित, संश्लेषित और मूल्यांकन किया जा सके, जिससे यह स्पष्ट हो सके कि दक्षता और सुदृढ़ता के बीच संतुलन बनाते हुए सिंगल-आर्म और हाइब्रिड ट्रायल डिजाइनों में बाहरी डेटा को प्रभावी ढंग से कैसे एकीकृत किया जाए।
यह शोध पत्र एक नवीन पहचान रणनीति और एक दोहरी सुदृढ़ (doubly robust) अनुमानक का प्रस्ताव करके उन सर्वेक्षण परिवेशों में क्षेत्र-विशिष्ट कारण प्रभावों (area-specific causal effects) के आकलन की चुनौती को संबोधित करता है जहाँ संपूर्ण जनसंख्या के लिए उपचार की स्थिति अवगत नहीं होती है, जो अर्ध-प्राचलिक दक्षता (semiparametric efficiency) प्राप्त करने के लिए केवल सर्वेक्षण-आधारित सह-चरों के साथ-साथ जनसंख्या-स्तरीय सहायक जानकारी का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र स्व-उत्तेजित क्लस्टरिंग पैटर्न और क्लस्टरों के बीच बदलते परिमाणों को पकड़कर गैर-स्थिर चरम घटनाओं का प्रभावी ढंग से पूर्वानुमान लगाने के लिए एक पदानुक्रमित सामान्यीकृत पारेटो वितरण (Generalised Pareto Distribution) के साथ युग्मित एक बेयसियन नॉनपैरामीट्रिक हॉक्स प्रक्रिया मॉडल प्रस्तावित करता है, जो सिम्युलेटेड और वास्तविक दुनिया के डेटा दोनों पर उत्कृष्ट भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र समूह अनुक्रमिक परिकल्पना परीक्षणों को अनुकूलित करने के लिए सैंपल एवरेज एप्रोक्सिमेशन के साथ मिक्स्ड इंटीजर लीनियर प्रोग्रामिंग (S-MILP) दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह सख्त त्रुटि नियंत्रण बनाए रखते हुए शून्य परिकल्पना को शीघ्र अस्वीकार करने में सक्षम बनाकर लां-डेमेट्स (Lan-DeMets), पोकॉक (Pocock) और ओ'ब्रायन-फ्लेमिंग (O'Brien-Fleming) जैसे शास्त्रीय तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र दीर्घवृत्तीय मॉडलों (elliptical models) के लिए उच्च-आयामी सुफिटनेस-ऑफ-फिट परीक्षणों का प्रस्ताव करता है जो समन्वय-वार सहसंबंधों (coordinatewise correlations) के माध्यम से रेडियल-डायरेक्शनल स्वतंत्रता का आकलन करते हैं, जिसमें सघन (dense) और विरल (sparse) विचलन दोनों में सुदृढ़ प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए योग (sum), अधिकतम (max) और कॉची (Cauchy) सांख्यिकी के संयोजन का उपयोग किया गया है और साथ ही व्याख्या योग्य नैदानिक विवरण (interpretable diagnostics) भी प्रदान किए गए हैं।
यह शोध पत्र बहु-प्रकार के संक्रामक रोग उपभेदों (स्ट्रेन्स) के बीच जटिल स्थानिक-कालिक अंतःक्रियाओं का विश्लेषण करने के लिए एक कुशल एमसीएमसी (MCMC) सैंपलिंग योजना के साथ एक नवीन बेयसियन कोपुला-आधारित स्टेट-स्पेस मॉडल प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के आक्रामक मेनिन्जोकल रोग डेटा के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।