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AR-sieve Bootstrap for High-dimensional Time Series

यह शोध पत्र उच्च-आयामी समय श्रृंखला (high-dimensional time series) के लिए एक नवीन AR-sieve बूटस्ट्रैप पद्धति प्रस्तावित करता है जो फैक्टर मॉडलिंग के माध्यम से निकाले गए निम्न-आयामी सामान्य कारकों पर पुन: नमूनाकरण (resampling) लागू करके आयामीता के अभिशाप (curse of dimensionality) और सामयिक निर्भरता (temporal dependence) पर विजय प्राप्त करता है, जिसमें स्थापित स्पर्शोन्मुखी गुण (asymptotic properties) हैं और सिमुलेशन एवं अनुभवजन्य अनुप्रयोगों में सिद्ध प्रभावशीलता प्रदर्शित की गई है।

Daning Bi, Han Lin Shang, Yanrong Yang, Huanjun Zhu2026-03-24
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Homogeneity and Sub-homogeneity Pursuit: Iterative Complement Clustering PCA

यह शोध पत्र एक पुनरावृत्ति पूरक-क्लस्टरिंग प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (CPCA) पद्धति प्रस्तावित करता है जो उच्च-आयामी डेटा में वैश्विक समरूपता और समूह-विशिष्ट उप-समरूपता दोनों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करती है, जो सैद्धांतिक गारंटियों, सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के स्टॉक रिटर्न विश्लेषण के माध्यम से उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Daning Bi, Le Chang, Yanrong Yang2026-03-24
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Noise-contrastive Online Change Point Detection

यह शोध पत्र परिवर्तन-पूर्व और परिवर्तन-पश्चात वितरणों के बीच एक विसंगति माप (discrepancy measure) को अधिकतम करने पर आधारित एक नवीन, लचीली ऑनलाइन चेंज पॉइंट डिटेक्शन प्रक्रिया का प्रस्ताव करता है, जो गैर-अनंत (non-asymptotic) प्रदर्शन गारंटी प्रदान करता है और सिंथेटिक एवं वास्तविक दुनिया के डेटा दोनों पर प्रयोगों के माध्यम से प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।

Nikita Puchkin, Artur Goldman, Konstantin Yakovlev, Valeriia Dzis, Uliana Vinogradova2026-03-24
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Confounder selection via iterative graph expansion

यह शोध पत्र कन्फाउंडर चयन के लिए एक संवादात्मक, पुनरावृत्ति प्रक्रिया प्रस्तावित करता है जो उपयोगकर्ता से "प्राथमिक समायोजन सेट" (primary adjustment sets) प्राप्त करके क्रमिक रूप से एक कारण ग्राफ (causal graph) का निर्माण करता है, जिससे पूर्व-निर्धारित कारण ग्राफ या चर संबंधों के पूर्ण ज्ञान की आवश्यकता के बिना सटीक और पूर्ण कन्फाउंडर पहचान सक्षम होती है।

F. Richard Guo, Qingyuan Zhao2026-03-24
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Bayesian Image-on-Image Regression via Deep Kernel Learning based Gaussian Processes

यह शोधपत्र BIRD-GP प्रस्तुत करता है, जो एक बेयसियन इमेज-ऑन-इमेज रिग्रेशन फ्रेमवर्क है, जो मल्टी-रेज़ोल्यूशन इमेजिंग फीचर्स को एकीकृत करके रेस्टिंग-स्टेट डेटा से टास्क-इवोक्ड fMRI एक्टिविटी को प्रभावी ढंग से प्रेडिक्ट करने के लिए डीप कर्नेल लर्निंग और स्टीन वेरिएशनल ग्रेडिएंट डिसेंट का लाभ उठाता है, जो ह्यूमन कनेक्टोम प्रोजेक्ट विश्लेषणों में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है और प्रमुख मस्तिष्क क्षेत्रों एवं कनेक्टिविटी पैटर्न की पहचान करता है।

Guoxuan Ma, Bangyao Zhao, Hasan Abu-Amara, Jian Kang2026-03-24
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Bayesian Functional Analysis for Untargeted Metabolomics Data with Matching Uncertainty and Small Sample Sizes

यह शोध पत्र BAUM प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बेयसियन ढांचा (Bayesian framework) है जो छोटे नमूना आकार और आंशिक रूप से पहचाने गए फीचर्स वाले अनटार्गेटेड मेटाबोलोमिक्स डेटासेट में सुदृढ़ पाथवे डिस्कवरी को सक्षम करने के लिए फीचर-मेटाबोलाइट मिलान अनिश्चितता, मेटाबोलाइट चयन और कार्यात्मक विश्लेषण को एकीकृत करता है।

Guoxuan Ma, Jian Kang, Tianwei Yu2026-03-24
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Moving Aggregate Modified Autoregressive Copula-Based Time Series Models (MAGMAR-Copulas)

यह शोध पत्र मूविंग एग्रीगेट मॉडिफाइड ऑटोरेग्रेसिव कोपुला-आधारित टाइम सीरीज़ (MAGMAR-Copula) मॉडल प्रस्तुत करता है, जो मार्कोव प्रॉपर्टी धारणा को शिथिल करने के लिए एक मूविंग एग्रीगेट घटक को शामिल करके पारंपरिक कोपुला-आधारित दृष्टिकोणों का विस्तार करता है, जिससे अमेरिकी मुद्रास्फीति डेटा के माध्यम से प्रमाणित एक लचीला, गैर-रेखीय ARMA मॉडल का सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

Sven Pappert2026-03-24
📈 economics

Variance reduction combining pre-experiment and in-experiment data

यह शोध पत्र एक सामान्य, सुदृढ़ और स्केलेबल ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ए/बी टेस्टिंग में महत्वपूर्ण विचरण न्यूनीकरण (variance reduction) प्राप्त करने के लिए प्री-एक्सपेरिमेंट और इन-एक्सपेरिमेंट डेटा को संयोजित करता है, जिससे प्रयोगात्मक संवेदनशीलता और निर्णय लेने की गति में सुधार होता है, जैसा कि Etsy के अनुभवजन्य परिणामों द्वारा प्रमाणित किया गया है।

Zhexiao Lin, Pablo Crespo2026-03-24
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Discovering the critical number of respondents to validate an item in a questionnaire: The Binomial Cut-level Content Validity proposal

यह शोधपत्र प्रश्नावली मद सत्यापन के लिए आवश्यक उत्तरदाताओं की महत्वपूर्ण संख्या निर्धारित करने हेतु एक परिष्कृत द्विपद कट-स्तर सामग्री वैधता (Binomial Cut-level Content Validity) पद्धति प्रस्तावित करता है, जो पारंपरिक सामग्री वैधता अनुपात (CVR) दृष्टिकोणों में अंतर्निहित विरोधाभासों और संभाव्यता संबंधी अशुद्धियों को संबोधित करता है।

Helder Gomes Costa, Eduardo Shimoda, José Fabiano da Serra Costa, Aldo Shimoya, Edilvando Pereira Eufrazio2026-03-24
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Dirichlet process mixtures of block gg priors for model selection and prediction in linear models

यह शोध पत्र रैखिक मॉडल चयन और पूर्वानुमान के लिए ब्लॉक gg प्रायों (priors) के डिरिचलेट प्रक्रिया मिश्रण (Dirichlet process mixtures) को एक नवीन ढांचे के रूप में प्रस्तावित करता है जो सुसंगत अनुमान प्राप्त करता है, सशर्त लिंडले विरोधाभास (conditional Lindley paradox) से बचता है, और भविष्यवक्ताओं के सहसंबंधों को ध्यान में रखते हुए विभेदक संकुचन (differential shrinkage) के माध्यम से महत्वपूर्ण प्रभावों का पता लगाने की क्षमता को बढ़ाता है।

Anupreet Porwal, Abel Rodriguez2026-03-24