2434 पेपर
यह शोध पत्र स्पेक्ट्रल अपघटन (spectral decompositions) और संयुग्मी पूर्ववर्ती (conjugate priors) का उपयोग करके उच्च-आयामी बहु-दृष्टिकोण डेटा (high-dimensional multi-view data) में सहप्रसरण अनुमान (covariance estimation) के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल, MCMC-मुक्त बेयसियन पद्धति प्रस्तावित करता है, जो कठोर सैद्धांतिक गारंटी और सटीक अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) प्रदान करता है।
यह शोध पत्र सूक्ष्म-स्तर के सहचरों (covariates) वाले संचित परिणाम डेटा (aggregated outcome data) के मॉडलिंग के लिए एक स्थानिक रूप से निरंतर ब्लॉक एकत्रीकरण दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है, जो किसी भी वांछित स्थानिक रिज़ॉल्यूशन पर विश्वसनीय निष्कर्ष प्रदान करने की अपनी क्षमता प्रदर्शित करता है और पारंपरिक सेंट्रॉइड-आधारित एवं संचित सहचर विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक संशोधित ग्रीनवुड सांख्यिकी (Greenwood statistic) का उपयोग करके एकचर (univariate) और द्विचर (bivariate) सममित -स्थिर वितरणों के लिए एक नवीन परीक्षण और अनुमान पद्धति प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह शास्त्रीय दृष्टिकोणों की तुलना में, विशेष रूप से गॉसियन और निकट-गॉसियन स्थिर वितरणों के बीच अंतर करने में, बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र चरण संक्रमणों (phase transitions) की पहचान करने के लिए एक नवीन, ऑर्डर-पैरामीटर-मुक्त ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो उन्हें ऊष्मागतिक सीमा (thermodynamic limit) में लुप्त होते विक्षोभों (vanishing perturbations) के तहत सांख्यिकीय अविभेद्यता के टूटने के रूप में परिभाषित करता है, और एक वितरण-मुक्त दो-नमूना रन परीक्षण (distribution-free two-sample run test) का उपयोग करके द्वि-आयामी आइसिंग मॉडल में महत्वपूर्ण बिंदु (critical point) का सटीक पता लगाकर इसकी प्रभावकारिता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक अर्ध-प्राचलीय (semiparametric) रैंकिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके आंतरिक वस्तु स्कोर को गैर-रेखीय प्रासंगिक प्रभावों से अलग करता है, मॉडल की पहचान क्षमता (identifiability) स्थापित करता है और परिणामी अधिकतम संभावना अनुमानक (maximum likelihood estimator) के लिए मिनिमैक्स-इष्टतम गैर-अनंतकालीन त्रुटि सीमाओं को व्युत्पन्न करता है।
यह शोध पत्र एक बेयसियन अपडेटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विचरण घटक अनुमान (variance component estimation) को स्थिर करने और पादप प्रजनन में अनिश्चितता को बेहतर ढंग से मापने के लिए ऐतिहासिक बहु-पर्यावरण परीक्षण डेटा को व्यवस्थित रूप से एकीकृत करता है, जो संयुग्मी पूर्व सूचनाओं (conjugate priors) और एमसीएमसी (MCMC) विधियों का उपयोग करके इष्टतम प्रयोगात्मक डिजाइन को सूचित करते हुए पारंपरिक रेमल (REML) दृष्टिकोणों की सीमाओं को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि नेटवर्क मेटा-विश्लेषण में उपचार प्रभाव अनुमानों के सहप्रसरण आव्यूह (कोवेरिएंस मैट्रिक्स) की गणना डिफ्यूजन मैट्रिसेस के ज्यामितीय श्रेणी का उपयोग करके मैट्रिक्स व्युत्क्रमण (इनवर्जन) के बिना की जा सकती है, जिससे पैरामीटर अनुमान और नेटवर्क ग्राफ पर रैंडम वॉक के बीच एक नवीन संबंध स्थापित होता है और साथ ही संबद्ध R विज़ुअलाइज़ेशन टूल भी प्रदान किए जाते हैं।
यह शोध पत्र तीन अलग-अलग बहुभिन्नरूपी प्रायर्स (multivariate priors) के लिए इन-प्रायर (within-prior) और अक्रॉस-प्रायर (across-prior) स्मूथिंग की जांच करने के लिए सैद्धांतिक और अनुभवजन्य मेट्रिक्स प्रस्तावित करके यूनिवैरिएट स्मूथिंग पर पिछले शोध को मल्टीवेरिएट रोग मैपिंग तक विस्तारित करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को इन पदानुक्रमित मॉडलों में पूर्ण फिट से अपेक्षित विचलन को समझने में मदद मिलती है।
यह शोध पत्र अनुमान (estimation), प्रतिगमन (regression) और मुख्य घटक विश्लेषण (principal component analysis) सहित विभिन्न सांख्यिकीय विधियों में सेलवाइज आउटलेयर्स (cellwise outliers)—जो डेटा मैट्रिसेस के भीतर व्यक्तिगत त्रुटिपूर्ण मान होते हैं जो पूरे केस को दूषित कर सकते हैं—का पता लगाने और उन्हें संभालने में हालिया प्रगति की समीक्षा करता है, जो उच्च-आयामी परिवेशों में पारंपरिक केसवाइज (casewise) दृष्टिकोणों पर उनके बढ़ते प्रभुत्व को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड बेयसियन-फ्रीक्वेंटिस्ट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लक्षित एम्प्लिकॉन पैनलों (targeted amplicon panels) पर सीमित सत्यापन डेटा के कारण मानक बेयसियन विधियों के गंभीर मिसकैलिब्रेशन को प्रभावी ढंग से दूर करने के लिए, कॉपी नंबर वेरिएशन डिटेक्शन हेतु गामा वितरण के साथ स्क्वेयर्ड बेयसियन पोस्टीरियर लॉस को मॉडल करते हुए वैध फ्रीक्वेंटिस्ट टॉलरेंस इंटरवल्स उत्पन्न करता है।