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📊 statistics

The Digital Twin Counterfactual Framework: A Validation Architecture for Simulated Potential Outcomes

यह शोध पत्र डिजिटल ट्विन काउंटरफैक्चुअल फ्रेमवर्क (Digital Twin Counterfactual Framework) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा सत्यापन आर्किटेक्चर है जो डिजिटल ट्विन का उपयोग करके अनऑब्जर्व्ड काउंटरफैक्चुअल्स (unobserved counterfactuals) का अनुकरण करता है और उन्हें एक पदानुक्रमित फिडेलिटी रिजीम (hierarchical fidelity regime) के अधीन करता है, जिससे गैर-असत्यसाध्य (unfalsifiable) कारण संबंधी दावों को परीक्षण योग्य मार्जिनल अनुमानों में परिवर्तित किया जाता है और संयुक्त वितरण संबंधी अनुमानों (joint distributional inferences) के लिए आवश्यक धारणाओं को स्पष्ट रूप से वर्णित किया जाता है।

Olav Laudy2026-04-03
📊 statistics

Copula-Based Time Series for Non-Gaussian and Non-Markovian Stationary Processes

यह शोध पत्र मार्कोव और q-डिपेंडेंट अनुक्रमों को संयोजित करके गैर-गॉसियन और गैर-मार्कोवियन स्थिर समय श्रृंखलाओं (time series) के मॉडलिंग के लिए एक सामान्यीकृत कोपुला-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है, गॉसियन ARMA और GARCH मॉडलों के साथ इसके सैद्धांतिक संबंधों को व्युत्पन्न करता है, और अमेरिकी मुद्रास्फीति और जर्मन पवन ऊर्जा डेटा पर अधिकतम संभावना अनुमान (maximum likelihood estimation) और संभाव्यता पूर्वानुमान के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को मान्य करता है।

Sven Pappert, Harry Joe2026-04-03
📊 statistics

Spatially-informed Image Harmonization Results in Improved Scanner Effect Removal and Prediction

यह शोधपत्र Tensor-ComBat को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन स्थानिक-जागरूक (spatially-aware) बेयसियन सामंजस्य पद्धति है जो मौजूदा दृष्टिकोणों जैसे कि ComBat की तुलना में स्ट्रक्चरल न्यूरोइमेजिंग डेटा से स्कैनर प्रभावों को अधिक प्रभावी ढंग से हटाने और जैविक भविष्यवाणी में सुधार करने के लिए लो-रैंक टेंसर अपघटन (low-rank tensor decomposition) और MCMC अनुमान का लाभ उठाता है।

Alec Reinhardt, Yajie Liu, Suprateek Kundu2026-04-03
📊 statistics

Asymptotic theory and bias correction for the Wallace--Freeman estimator

यह शोध पत्र वॉलेस-फ्रीमैन अनुमानक (Wallace–Freeman estimator) को एक दंडित एम-अनुमानक (penalised M-estimator) के रूप में प्रतिरूपित करके इसके अनंतस्पर्शी सिद्धांत (asymptotic theory) को स्थापित करता है, जो इसकी सुसंगति (consistency), सामान्यता (normality) और एक स्पष्ट O(n−1)O(n^{-1}) पूर्वाग्रह सुधार (bias correction) के व्युत्पन्न को सक्षम बनाता है जो कॉक्स-स्नेल सूत्र (Cox–Snell formula) का विस्तार करता है।

Enes Makalic, Daniel F. Schmidt2026-04-03
📊 statistics

Nonparametric regression of spatio-temporal data using infinite-dimensional covariates

यह शोध पत्र अनंत-आयामी सहचरों (infinite-dimensional covariates) वाले स्थानिक-कालिक डेटा के लिए एक गैर-पैरामीट्रिक सशर्त प्रतिगमन मॉडल प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक मिश्रण धारणाओं (mixing assumptions) के बजाय एक कमजोर बहुपद क्षय क्षण संकुचन स्थिति (polynomially decaying moment contraction condition) पर निर्भर करता है, जो बिंदु अनुमानों की निरंतरता स्थापित करता है और माध्य फलन के लिए समवर्ती विश्वास अंतराल (simultaneous confidence intervals) व्युत्पन्न करता है।

Subhrajyoty Roy, Soudeep Deb, Sayar Karmakar, Rishideep Roy2026-04-03
🧬 biology

A Novel Multi-view Mixture Model Framework for Longitudinal Clustering with Application to ANCA-Associated Vasculitis

यह शोध पत्र एक नवीन टू-व्यू मिक्स्चर मॉडल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्थिर सहचरों (static covariates) और न्यूरल ऑर्डिनरी डिफरेंशियल इक्वेशंस के माध्यम से मॉडल किए गए अनियमित रूप से नमूना लिए गए अनुदैर्ध्य बायोमार्कर प्रक्षेपवक्रों (longitudinal biomarker trajectories) को एकीकृत करता है, ताकि विषम रोग प्रगति वाले व्याख्या योग्य रोगी उपसमूहों की पहचान की जा सके, जैसा कि एएनसीए-एसोसिएटेड वास्कुलिटिस के एक अध्ययन में प्रदर्शित किया गया है।

Shen Jia, David Selby, Mark A Little, Tin Lok James Ng2026-04-03
📊 statistics

Sparse Probabilistic Richardson Extrapolation

यह शोधपत्र एक स्पार्स प्रोबेबिलिस्टिक रिचर्डसन एक्सट्रपलेशन पद्धति प्रस्तुत करता है जो कई टॉलरेंस मापदंडों से जुड़ी सुपर-एक्सपोनेंशियल सिमुलेशन लागत को नाटकीय रूप से कम करने के लिए एक्सट्रपलेशन आयाम को पुनर्व्याख्यायित करता है, जिससे मल्टी-फिडेलिटी संख्यात्मक कार्यों में कुशल अनिश्चितता परिमाणीकरण और त्वरित अभिसरण सक्षम होता है।

Chris. J. Oates, Richard Howey, Toni Karvonen2026-04-03
📊 statistics

Irregularly and incompletely sampled random fields in the Earth sciences: Analysis and synthesis of parameterized covariance models

यह शोध पत्र एक एसिम्प्टोटिकली अनबायस्ड (asymptotically unbiased) स्पेक्ट्रल मैक्सिमम-लाइकलीहुड एस्टीमेशन विधि प्रस्तुत करता है जो पृथ्वी विज्ञान में अनियमित रूप से नमूने लिए गए रैंडम फील्ड्स का विश्लेषण करने के लिए डिस्क्रीट सैंपलिंग ज्योमेट्री को शामिल करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ग्रोइंग-डोमेन सैंपलिंग रणनीतियाँ एस्टीमेटर बायस और वेरिएंस को कम करती हैं और स्टेशनैरिटी (stationarity) और गॉसियनिटी (Gaussianity) जैसी मॉडल धारणाओं का आकलन करने के लिए उपकरण प्रदान करती हैं।

Olivia L. Walbert, Frederik J. Simons, Arthur P. Guillaumin, Sofia C. Olhede2026-04-03
⚛️ high-energy experiments

Many Wrongs Make a Right: Leveraging Biased Simulations Towards Unbiased Parameter Inference

यह शोधपत्र एक टेम्पलेट-एडेप्टेड मिक्स्चर मॉडल प्रस्तावित करता है जो सिग्नल अंश अनुमान के लिए मजबूत, डेटा-संचालित पैरामीटर इन्फरेंस करने हेतु कई बायस्ड सिमुलेशन का लाभ उठाता है, जो जटिल कण भौतिकी विश्लेषणों में सिमुलेशन-डेटा मिसमॉडलिंग को प्रभावी ढंग से कम करता है।

Ezequiel Alvarez, Sean Benevedes, Manuel Szewc, Jesse Thaler2026-04-03
📊 statistics

Bayesian covariance regression for differential network analysis of zero-inflated microbiome data

यह शोधपत्र TRECOR प्रस्तुत करता है, जो एक बेयसियन कोवेरिएंस रिग्रेशन फ्रेमवर्क है जो शून्य-स्फीत (zero-inflated) माइक्रोबायोम डेटा को एक फाइлоजेनेटिक ट्री-आधारित लेटेंट नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन के माध्यम से मॉडल करता है ताकि प्रभावी रूप से कोवेरिएट-डिपेंडेंट माइक्रोबियल नेटवर्क रीवायरिंग का अनुमान लगाया जा सके, जो मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और गट माइक्रोबायोम डेटा में महत्वपूर्ण आयु- एवं आहार-संबंधित विभेदक नेटवर्क को प्रकट करता है।

Zichun Xu, Jing Ma2026-04-03