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A Nonparametric Goodness-of-Fit Test for High-Dimensional Generalized Gaussian Distributions via Nearest-Neighbor Graphs

यह शोध पत्र एक अफ़ाइन-इनवेरिएंट (affine-invariant), नॉनपैरामेट्रिक गुडनेस-ऑफ-फिट टेस्ट प्रस्तुत करता है जो उच्च-आयामी बहुभिन्नरूपी सामान्य गॉसियन वितरणों के लिए है और जो उन स्थितियों में विश्वसनीय प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए निकटतम-पड़ोसी ग्राफ टोपोलॉजी (nearest-neighbor graph topology) और एक पैरामेट्रिक बूटस्ट्रैप का उपयोग करता है जहाँ आयामीता नमूना आकार से अधिक होती है।

Mehmet Sıddık Çadırcı, Yener Ünal2026-04-22
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A Goodness-of-Fit Test for Mixed-Effects Logistic Regression

यह शोध पत्र एक डेटा-संचालित ग्रुपिंग-आधारित वाल्ड टेस्ट (Wald test) प्रस्तुत करता है जिसे स्टेटा (Stata) में कार्यान्वित किया गया है, जो रैंडम स्लोप्स वाले मिक्स्ड-इफेक्ट्स लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के लिए गुडनेस-ऑफ-फिट मूल्यांकन का विस्तार करता है, और उन विरल क्लस्टर सेटिंग्स में भी प्रभावी रूप से नाममात्र टाइप I त्रुटि को बनाए रखता है और फिक्स्ड-इफेक्ट्स मिसस्पेसिफिकेशन का पता लगाता है जहाँ पिछले तरीके विफल हो जाते हैं।

Ariel Linden2026-04-22
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Complier General Causal Effect in Randomized Controlled Trials with One-Sided Noncompliance

यह शोध पत्र एक-पक्षीय गैर-अनुपालन वाले रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल्स में कंप्लायर जनरल कॉज़ल इफ़ेक्ट (CGCE) की लाइकलीहुड-आधारित आइडेंटिफिएबिलिटी स्थापित करता है और दो एस्टिमेटर्स का प्रस्ताव करता है, जिसमें एक सेमीपैरामेट्रिकली एफिशिएंट एस्टिमेटर भी शामिल है जो केवल L2L_2-नॉर्म कन्वर्जेंस की आवश्यकता के साथ आधुनिक मशीन लर्निंग विधियों को समायोजित करता है और इसमें दर प्रतिबंधों की आवश्यकता नहीं है।

Yin Tang, Yanyuan Ma, Jiwei Zhao2026-04-21
📈 economics

Confidence Sets for the Emergence, Collapse, and Recovery Dates of a Bubble

यह शोध पत्र वित्तीय बुलबुलों के उद्भव, पतन और पुनरुत्थान की तिथियों के लिए कॉन्फिडेंस सेट्स (confidence sets) के निर्माण हेतु लाइक्लीहुड रेशियो-प्रकार (likelihood ratio-type) और एलियट-मुलर-प्रकार (Elliott-Muller-type) के परीक्षणों को उलटने (inverting) की एक विधि प्रस्तावित करता है, जो सैद्धांतिक व्युत्पत्ति और सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि इन परीक्षणों को संयोजित करना संकीर्ण कॉन्फिडेंस इंटरवल बनाए रखते हुए कवरेज दरों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है।

Eiji Kurozumi, Anton Skrobotov2026-04-21
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A Sensitivity Approach to Causal Inference Under Limited Overlap

यह शोध पत्र एक संवेदनशीलता ढांचे (sensitivity framework) का प्रस्ताव करता है जो सीमित ओवरलैप के तहत मानक ट्रिमिंग विधियों द्वारा उत्पन्न होने वाले सबसे खराब स्थिति के पूर्वाग्रह (worst-case bias) को परिमाणित करता है, जिससे मुख्य निष्कर्षों को अमान्य करने के लिए आवश्यक अनियमितता का आकलन करके अवलोकन संबंधी अध्ययनों को भ्रामक निष्कर्षों से सुरक्षित किया जा सके।

Yuanzhe Ma, Yian Huang, Hongseok Namkoong2026-04-21
📈 economics

Implicit score-driven filters for time-varying parameter models

यह शोध पत्र इम्प्लिसिट स्कोर-ड्रिवन (ISD) फिल्टर पेश करता है, जो एक नवीन ऑब्जर्वेशन-ड्रिवन फ्रेमवर्क है जो टाइम-वेरिंग पैरामीटर मॉडल्स के लिए ग्लोबल स्टेबिलिटी और कॉन्ट्रैक्टिव अपडेट सुनिश्चित करने हेतु L2 पेनल्टी के साथ फुल लॉग-ऑब्जर्वेशन डेंसिटी को मैक्सिमाइज करता है, जिससे मौजूदा एक्सप्लिसिट स्कोर-ड्रिवन विधियों के अनुकूल गुणों को एक व्यापक, नॉन-लीनियर सेटिंग तक विस्तारित किया जा सके।

Rutger-Jan Lange, Bram van Os, Dick van Dijk2026-04-21
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Robustifying and Selecting Cohort-Appropriate Prognostic Models under Distributional Shifts

यह अध्ययन इस धारणा को चुनौती देता है कि सफल बाहरी अंशांकन (एक्सटर्नल कैलिब्रेशन) सामान्यीकरण की गारंटी देता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि विभिन्न समूहों के बीच वितरण संबंधी बदलाव (डिस्ट्रीब्यूशनल शिफ्ट्स) रोगनिदान मॉडल के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देते हैं और विविध सर्जिकल आबादी में परिवहन क्षमता (ट्रांसपोर्टेबिलिटी) को बढ़ाने के लिए दो पूरक रणनीतियों—डेवलपर्स के लिए मेटा-एनालिसिस-सूचित मॉडल ट्यूनिंग और एंड-यूजर्स के लिए समानता-आधारित मॉडल चयन—का प्रस्ताव करता है।

Dimitris Bertsimas, Carol Gao, Angelos G. Koulouras, Georgios Antonios Margonis2026-04-21
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Multi-Experiment Analysis

यह शोध पत्र मल्टी-एक्सपेरिमेंट एनालिसिस (MEA) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी कार्यप्रणाली है जो मनमाने ओवरलैप्स वाले ऑनलाइन नियंत्रित प्रयोगों में व्यक्तिगत, संयुक्त और सशर्त उपचार प्रभावों के सुसंगत संयुक्त अनुमान को सक्षम बनाती है, जिससे प्रतिबंधात्मक ट्रैफ़िक स्प्लिटिंग या फैक्टोरियल प्री-डिज़ाइन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और इसे सिमुलेशन एवं बड़े पैमाने पर प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट के माध्यम से मान्य किया गया है।

Reza Hosseini2026-04-21
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A proposal for PU classification under Non-SCAR using clustering and logistic model

यह शोध पत्र पॉजिटिव-अनलेबल वर्गीकरण के लिए एक गणनात्मक रूप से सरल क्लस्टरिंग-आधारित एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो तब भी प्रभावी रहता है जब सिलेक्टिव-कम्प्लीट-एट-रैंडम (SCAR) धारणा का उल्लंघन होता है, और साथ ही ऐसी स्थितियों में लासो-जॉइंट (LassoJoint) विधि की मध्यम मजबूती को भी प्रदर्शित करता है।

Konrad Furmanczyk, Kacper Paczutkowski2026-04-21
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Statistical Validation of Computer Models: Global and Subdomain Hypothesis Testing

यह शोध पत्र फूरियर मैक्सिमम मोडुलस टेस्ट (FMMT) प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक फ्रीक्वेंटिस्ट ढांचा है जो वास्तविक दुनिया के डेटा के विरुद्ध कंप्यूटर मॉडलों को उच्च शक्ति और सटीक त्रुटि नियंत्रण के साथ वैश्विक और स्थानीय विसंगतियों का पता लगाकर कठोरता से मान्य करने के लिए कर्नेल रिज रिग्रेशन को आवृत्ति-डोमेन विश्लेषण के साथ जोड़ता है।

Chaoan Li, Xianyang Zhang, Rui Tuo2026-04-21