2384 पेपर
यह शोध पत्र नेटवर्क के लिए एक सामान्यीकृत लेटेंट स्पेस मॉडल प्रस्तुत करता है जो स्थानीय मीट्रिक विरूपणों (local metric deformations) के माध्यम से संरचनात्मक विषमता को पकड़ने के लिए नोडल मल्टीप्लिकेटिव प्रभावों को समाहित करता है, और सिमुलेशन एवं वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण शास्त्रीय मॉडलों की तुलना में जनरेटिव लचीलेपन और टोपोलॉजिकल सटीकता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र इंग्लिश प्रीमियर लीग के डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक बायेसियन द्विचरीय (बाइवेरिएट) कंडीशनल पॉइसन प्रतिगमन मॉडल प्रस्तुत करता है, जो होम और अवे गोल की संख्या के बीच एक नकारात्मक सहसंबंध को प्रकट करता है और यह प्रदर्शित करता है कि मैच उपस्थिति और फाउल स्कोरिंग गतिशीलता को कैसे विषम रूप से प्रभावित करते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) अत्यधिक नमूना आकारों पर तीव्र अभिसरण और स्थिरता प्रदर्शित करता है, जो इंजीनियर किए गए डेटासेट में अंतर्निहित संरचनाओं को सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त करता है और 10 अरब एवं 1 ट्रिलियन अवलोकनों के यादृच्छिक डेटासेट में लगभग समान परिणाम उत्पन्न करता है।
यह शोधपत्र लेटेंट यूटिलिटी क्यू-लर्निंग (LUQ-Learning) का प्रस्ताव करता है, जो एक नया ढांचा है जो बहुभिन्नरूपी, प्रतिस्पर्धी परिणामों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए रोगी की प्राथमिकता अनुमान को परिणाम प्रतिगमन (outcome regression) से अलग करके व्यक्तिगत गतिशील उपचार व्यवस्थाओं को अनुकूलित करता है, जिसके लिए स्पष्ट परिणाम रैंकिंग की आवश्यकता नहीं होती है।
यह शोध पत्र KECENI का प्रस्ताव करता है, जो एक दोहरी सुदृढ़ (doubly robust) गैर-प्राचलिक (nonparametric) ढांचा है जो हस्तक्षेप (interference) के तहत नेटवर्क संरचना द्वारा संचालित नोड-वार प्रतितथ्यात्मक माध्यों (counterfactual means) का अनुमान लगाने के लिए है, और सूक्ष्म वित्त डेटा विश्लेषण के माध्यम से अपनी प्रभावकारिता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र RESET को प्रस्तुत करता है, जो एक अर्ध-पर्यवेक्षित (semi-supervised) ढांचा है जो विविध परिदृश्यों में उच्च शक्ति और गणनात्मक दक्षता बनाए रखते हुए परिमित-नमूना त्रुटि-दर नियंत्रण (finite-sample error-rate control) प्राप्त करने के लिए डेटा विभाजन और क्लासिफायर के एक समूह के माध्यम से मल्टीपल हाइपोथीसिस टेस्टिंग में साइड इंफॉर्मेशन को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र बढ़ते हुए मापदंडों (parameters) वाले अनुमानित समीकरणों (estimating equations) के लिए एक सामान्य अनंतकालीन सिद्धांत (asymptotic theory) स्थापित करता है, जो विविध डेटा संरचनाओं और जटिल दंड फलनों (penalty functions) के तहत अनपेनालाइज़्ड (unpenalized) और स्पार्स पेनालाइज़्ड (sparse penalized) दोनों अनुमानकों के अस्तित्व, संगति (consistency), विशिष्टता (uniqueness) और अनंतकालीन सामान्यता (asymptotic normality) के लिए स्थितियाँ प्रदान करता है।
यह शोध पत्र कोपुलों के माध्यम से मॉडल किए गए आश्रित मार्जिनल वाले नॉनपैरामेट्रिक फाइनाइट मिक्स्चर मॉडल्स का अनुमान लगाने के लिए एक डिटरमिनिस्टिक, मोनोटोनिक MM-प्रकार के एल्गोरिदम को प्रस्तुत करता है, जो स्मूथ पेनलाइज्ड लॉग-लाइकलीहुड के मोनोटोनिक अभिसरण की गारंटी देता है और मौजूदा नॉन-मोनोटोनिक विधियों के तुलनीय प्रदर्शन प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन सांख्यिकीय निर्estimator (estimator) का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो संक्रामक रोग रोकथाम परीक्षणों में उपचार प्रभाव अनुमानों की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए नकारात्मक नियंत्रण परिणाम घटना समय (negative control outcome event times) का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक बेसलाइन कोवेरिएट समायोजन से प्राप्त न्यूनतम लाभों की तुलना में एक HIV-1 एंटीबॉडी परीक्षण में 27% विचरण कमी (variance reduction) प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र "डिसाइसिव प्रिसिजन इज़ द गोल" (DPitG) को प्रस्तुत करता है, जो एक नया अनुक्रमिक परिकल्पना परीक्षण ढांचा (sequential hypothesis testing framework) है जो प्रारंभिक रोक (early stopping) के गलत-सकारात्मक जोखिमों और केवल-परिशुद्धता (precision-only) विधियों की उच्च अनिर्णायक दरों को समाप्त करने के लिए परिशुद्धता और निर्णायकता मानदंडों को एक साथ संतुष्ट करता है, जिससे निश्चित सांख्यिकीय निर्णय प्राप्त करने के लिए एक विश्वसनीय, पूर्व-पंजीकरण योग्य दृष्टिकोण प्रदान किया जाता है।