📊 statistics

Newton's Algorithm as a Gradient Flow: A Geometric Framework for Recursive Mixture Estimation

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके एक कठोर ज्यामितीय ढांचा स्थापित करता है कि न्यूटन का पुनरावर्ती मिश्रण अनुमानक (Newton's recursive mixture estimator) फिशर-राओ ज्यामिति के अंतर्गत प्रायिकता मापों के स्थान पर एक ग्रेडिएंट फ्लो का एक विविक्त-समय सन्निकटन (discrete-time approximation) है, जिससे एक सिद्धांत-आधारित गतिकीय लक्षण वर्णन प्राप्त होता है जो इसकी अभिसरण को स्पष्ट करता है, इसे वेरिएशनल बेयस से जोड़ता है, और व्यवस्थित सामान्यीकरण को सक्षम बनाता है।

Bernardo Flores2026-04-16
📊 statistics

Fractional lower-order covariance-based measures for cyclostationary time series with heavy-tailed distributions: application to dependence testing and model order identification

यह शोध पत्र फ्रैक्शनल लोअर-ऑर्डर कोवेरिएंस-आधारित उपायों (peFLOACF और peFLOPACF) को पेश करके भारी-पूंछ वाले, अनंत-विचरण वितरणों वाली साइक्लोस्टेशनरी समय श्रृंखलाओं के विश्लेषण के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के वायु प्रदूषण डेटा के माध्यम से मान्य, मजबूत निर्भरता परीक्षण और मॉडल क्रम पहचान को सक्षम बनाता है।

Wojciech Żuławiński, Agnieszka Wyłomańska2026-04-16
📊 statistics

Forecasting Multivariate Time Series under Predictive Heterogeneity: A Validation-Driven Clustering Framework

यह शोधपत्र उच्च-आयामी बहुभिन्न चर समय श्रृंखला पूर्वानुमान (high-dimensional multivariate time series forecasting) के लिए एक सत्यापन-संचालित क्लस्टरिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रतिनिधित्व समानता के बजाय आउट-ऑफ-सैंपल भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन के आधार पर डेटा को अनुकूल रूप से विभाजित करता है, जिससे विषम संरचनाओं को पकड़ने के साथ सांख्यिकीय दक्षता को संतुलित किया जाता है और एक लीकेज-मुक्त फॉलबैक तंत्र के माध्यम से विश्वसनीयता सुनिश्चित की जाती है।

Ziling Ma, Ángel López Oriona, Hernando Ombao, Ying Sun2026-04-16
📊 statistics

Testing Alpha in High-Dimensional Conditional Time-Varying Factor Models with Dependent Observations

यह शोध पत्र उच्च-आयामी, समय-परिवर्तित कारक मॉडलों (factor models) में अल्फा का पता लगाने के लिए बी-स्प्लाइन सीव्स (B-spline sieves), सम-प्रकार (sum-type), मैक्स-प्रकार (max-type), और कॉची संयोजन सांख्यिकी (Cauchy combination statistics) का उपयोग करते हुए अनुकूलनशील परीक्षण प्रक्रियाओं के एक समूह का प्रस्ताव और सत्यापन करता है, जहाँ टेम्पोरल रूप से निर्भर अवलोकनों के साथ कारक लोडिंग और अल्फा दोनों समय के साथ सुचारू रूप से विकसित होते हैं।

Long Feng, Huifang Ma, Zhaojun Wang2026-04-16
🔢 mathematics

Confidence envelopes for the false discoveries with heterogeneous data

यह शोध पत्र ब्रेटैग्नोल असमानता (Bretagnolle inequality) और साइम्स असमानता (Simes inequality) के एक रूपांतर जैसे नए सांख्यिकीय उपकरणों को जोड़कर विषम और विविक्त डेटा परिवेशों में गलत खोजों (false discoveries) के लिए मौजूदा कॉन्फिडेंस एनवेलप विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है, ताकि अधिक शक्तिशाली और सटीक सांख्यिकीय गारंटी प्रदान की जा सके।

Romain Périer (LMO, CELESTE), Gilles Blanchard (LMO, DATASHAPE), Sebastian Döhler (CELESTE, LMO), Guillermo Durand (CELE (…)2026-04-15
🔬 physics

Generalised least squares approach for estimation of the log-law parameters of turbulent boundary layers

यह शोध पत्र एक मानकीकृत सामान्यीकृत न्यूनतम वर्ग (GLS) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो टर्बुलेंट बाउंड्री लेयर लॉग-लॉ मापदंडों में अनिश्चितताओं को सटीक रूप से परिमाणित करने के लिए पूर्ण त्रुटि सहप्रसरण (error covariance) को समाहित करता है, जो प्रयोगात्मक डिजाइन के लिए एक भविष्य कहने वाला उपकरण और एक नई फिटिंग प्रक्रिया प्रदान करता है जो लॉग क्षेत्र के विस्तार को निर्धारित करने की आवश्यकता को समाप्त करता है।

M. Aguiar Ferreira, B. Ganapathisubramani2026-04-15
📊 statistics

Convolutional Maximum Mean Discrepancy for Inference in Noisy Data

यह शोध पत्र एक नवीन कनवल्शनल मैक्सिमम मीन डिस्क्रीपेंसी (convMMD) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो शोर के कनवल्शन के बाद वितरणों की तुलना करके और कार्यान्वयन के लिए स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट का लाभ उठाकर, हेटरोसेडास्टिकटिक मेजरमेंट नॉइज़ द्वारा दूषित डेटा के लिए कुशल, सुसंगत और एसिम्प्टोटिकली नॉर्मल सांख्यिकीय अनुमान सक्षम करता है।

Ritwik Vashistha, Jeff M. Phillips, Abhra Sarkar, Arya Farahi2026-04-15
📊 statistics

Causal inference for spatiotemporal point processes in the presence of outcome spillover and carryover

यह शोध पत्र निरंतर स्थानिक-कालिक बिंदु प्रक्रियाओं (continuous spatiotemporal point processes) के लिए एक लाइकलीहुड-आधारित कारण अनुमान ढांचा विकसित करता है जो परिणाम स्पिलओवर और कैरीओवर प्रभावों को ध्यान में रखता है, जो एक स्टोकेस्टिक ईएम एल्गोरिदम के माध्यम से पहचान और अनुमान गारंटी प्रदान करता है और ओक्लाहोमा में अपशिष्ट जल इंजेक्शन के भूकंपीय प्रभाव के आकलन में इसके अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है।

Conor Kresin, Duncan A. Clark, Louis Davis, Martin Hazelton2026-04-15
📊 statistics

Observing the unobserved confounding through its effects: toward randomized trial-like estimates from real-world survival data

यह शोध पत्र एक तीन-चरणीय ढांचे का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो उत्तरजीविता समय (survival time) के विचलनों से प्राप्त एक गुप्त रोगनिदान कारक (latent prognostic factor) का अनुमान लगाता है और उसे संतुलित करता है ताकि अनपेक्षित कन्फाउंडिंग (unobserved confounding) को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके और अवलोकनात्मक उत्तरजीविता डेटा (observational survival data) से उपचार-प्रभाव अनुमानों की सटीकता में सुधार किया जा सके, जिससे वे रैंडमाइज्ड ट्रायल बेंचमार्क के करीब आ सकें।

Vasiliki Stoumpou, Dimitris Bertsimas, Samuel Singer, Georgios Antonios Margonis2026-04-15
📊 statistics

Robust Spatial-Sign-Based Testing of High-Dimensional Alpha in Conditional Factor Models

यह शोध पत्र कंडीशनल फैक्टर मॉडल्स में उच्च-आयामी अल्फा के लिए एक सुदृढ़ अनुकूली परीक्षण ढांचा प्रस्तावित करता है जो कॉची कॉम्बिनेशन पद्धति के माध्यम से एक मौजूदा सम-प्रकार (sum-type) परीक्षण के साथ एक नए स्थानिक-चिह्न-आधारित मैक्स-प्रकार (max-type) परीक्षण को जोड़ता है, जो विविध विरलता स्तरों और भारी-पूंछ वाले वितरणों (heavy-tailed distributions) में बेहतर शक्ति प्राप्त करने के लिए उनकी स्पर्शोन्मुख स्वतंत्रता का लाभ उठाता है।

Ping Zhao, Hongfei Wang2026-04-15