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📊 statistics

A scalable Bayesian functional factor model for high-dimensional longitudinal molecular data

एक अनुदैर्ध्य (longitudinal) कोविड-19 अध्ययन से प्रेरित होकर, यह शोध पत्र एक स्केलेबल बेयसियन फंक्शनल फैक्टर मॉडल पेश करता है जो उच्च-आयामी आणविक डेटा में समन्वित बायोमार्कर प्रक्षेपवक्र (trajectories) और रोगी विषमता को संयुक्त रूप से उजागर करने के लिए लेटेंट फैक्टर मॉडलिंग को फंक्शनल प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस के साथ एकीकृत करता है, जिसमें कुशल अनुमान के लिए स्पैरसिटी-इंड्यूसिंग प्रायर्स (sparsity-inducing priors) और एक एनील्ड वेरिएशनल एल्गोरिदम का उपयोग किया गया है।

Salima Jaoua, Daniel Temko, Hélène Ruffieux2026-03-24
📊 statistics

Correcting for Missing Data When Evaluating Surrogate Markers in a Clinical Trial

यह शोध पत्र क्लिनिकल ट्रायल्स में सरोगेट मार्कर्स के मूल्यांकन के दौरान मिसिंग डेटा (लुप्त डेटा) को ठीक करने के लिए 'मिससरोगेट' (MissSurrogate) R पैकेज के भीतर 'इनवर्स प्रोबेबिलिटी वेटिंग' और 'सेमीपैरामेट्रिक मैक्सिमम लाइकलीहुड एस्टीमेशन' विधियों को प्रस्तावित और मान्य करता है, जिससे पारंपरिक 'कम्प्लीट-केस एनालिसिस' में निहित पूर्वाग्रह और अक्षमता को दूर किया जा सके।

Sarah C. Lotspeich, P. D. Anh. Nguyen, Layla Parast2026-03-24
🌀 nonlinear sciences

Sparse Weak-Form Discovery of Stochastic Generators

यह शोध पत्र वीक (Weak) SINDy के स्थानिक गॉसियन टेस्ट फलनों को स्टोकेस्टिक सिस्टम आइडेंटिफिकेशन के साथ एकीकृत करके स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशंस की खोज के लिए एक नवीन डेटा-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिससे अनबायस्ड नॉइज़ प्रोजेक्शन के माध्यम से स्ट्रक्चरल रिग्रेशन बायस समाप्त हो जाता है और कई बेंचमार्क में उच्च सटीकता के साथ ड्रिफ्ट और डिफ्यूजन टर्म्स की संयुक्त स्पार्स रिकवरी सक्षम होती है।

Eshwar R A, Gajanan V. Honnavar2026-03-24
📊 statistics

Simultaneous Estimation of Ballpark Effects and Team Defense Using Total Bases Residuals

यह शोध पत्र स्टैटकास्ट (Statcast) डेटा से प्राप्त 'टोटल बेसिस रेसिडुअल्स' (Total Bases Residuals) का उपयोग करते हुए एक एकीकृत प्रतिगमन ढांचे (unified regression framework) को प्रस्तुत करता है, जो बेसबॉल में बॉलपार्क प्रभावों और टीम रक्षा के बीच अंतर करने और उन्हें एक साथ अनुमानित करने के लिए, एक मानकीकृत सूचकांक प्रदान करता है जो हाल के लीग-व्यापी रुझानों के अनुरूप है और आधिकारिक मेट्रिक्स के विरुद्ध इसकी वैधता के लिए अनुभवजन्य समर्थन प्रदान करता है।

Jhe-Jia Wu, Tian-Li Yan, Ting-Li Chen2026-03-24
🤖 machine learning

ALMAB-DC: Active Learning, Multi-Armed Bandits, and Distributed Computing for Sequential Experimental Design and Black-Box Optimization

यह शोध पत्र ALMAB-DC प्रस्तुत करता है, जो एक वितरित, गॉसियन प्रोसेस-आधारित ढांचा है जो महंगे, ग्रेडिएंट-मुक्त ब्लैक-बॉक्स अनुकूलन समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए एक्टिव लर्निंग और मल्टी-आर्म्ड बैंडिट्स को एकीकृत करता है, जो विविध सांख्यिकीय, इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग बेंचमार्क में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ और पर्याप्त गति वृद्धि प्रदर्शित करता है।

Foo Hui-Mean, Yuan-chin I Chang2026-03-24
📊 statistics

Bayesian inference for ordinary differential equations models with heteroscedastic measurement error

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय अर्ध-प्राचलिक (semi-parametric) बेयसियन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पहले एक गॉसियन प्रोसेस का उपयोग करके समय-निर्भर विषम विचरता (heteroscedastic) त्रुटियों का अनुमान लगाता है और फिर साधारण अवकल समीकरण (ODE) मॉडल मापदंडों का निष्कर्ष निकालता है, जो मानक समविचरता (homoscedastic) मॉडलों की तुलना में पश्चवर्ती अनुमान (posterior inference) और भविष्य कहनेवाला अनिश्चितता (predictive uncertainty) में बेहतर विश्वसनीयता प्रदर्शित करता है।

Selva Salimi, David J. Warne, Christopher Drovandi2026-03-24
📊 statistics

Neyman-Pearson multiclass classification under label noise via empirical likelihood

यह शोध पत्र नेयमैन-पियर्सन मल्टीक्लास वर्गीकरण के लिए एक एम्पिरिकल लाइक्लीहुड-आधारित विधि प्रस्तावित करता है जो शोर वाले और वास्तविक लेबल के बीच संबंध को मॉडल करके लेबल शोर को प्रभावी ढंग से संभालता है, जिससे स्वच्छ लेबल वितरण को पुनः प्राप्त किया जाता है और शोर-मुक्त डेटा पर प्रशिक्षित क्लासिफायर के तुलनीय ओरेकल-स्तर का प्रदर्शन प्राप्त किया जाता है।

Qiong Zhang, Qinglong Tian, Pengfei Li2026-03-24
📊 statistics

Parsimonious Subset Selection for Generalized Linear Models with Biomedical Applications

यह शोध पत्र COMBSS-GLM प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल और व्याख्या योग्य विधि है जो सामान्यीकृत रैखिक मॉडलों (generalized linear models) के लिए कुशल सर्वश्रेष्ठ उपसमूह चयन (best subset selection) करने हेतु फ्रैंक-वोल्फ एल्गोरिदम (Frank-Wolfe algorithm) के साथ निरंतर बूलियन विश्राम (continuous Boolean relaxation) को संयोजित करती है, जो सिमुलेशन और बायोमेडिकल अनुप्रयोगों दोनों में उत्कृष्ट चर चयन (variable selection) और भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन (predictive performance) प्रदर्शित करती है।

Anant Mathur, Benoit Liquet, Samuel Muller, Sarat Moka2026-03-24
📊 statistics

Identification of physiological shock in intensive care units via Bayesian regime switching models

यह शोध पत्र एक बायेसियन रिजीम स्विचिंग मॉडल का प्रस्ताव करता है जो मेयो क्लिनिक के एक बड़े डेटासेट से अनुदैर्ध्य महत्वपूर्ण संकेतों (वाइटल साइन्स) और लैब डेटा का विश्लेषण करता है ताकि आईसीयू रोगियों में गुप्त रक्तस्राव (ऑकल्ट हेमरेज) और शारीरिक शॉक का संभाव्यतात्मक रूप से पता लगाया जा सके, जिससे शीघ्र नैदानिक हस्तक्षेप सक्षम हो सके।

Emmett B. Kendall, Jonathan P. Williams, Curtis B. Storlie, Misty A. Radosevich, Erica D. Wittwer, Matthew A. Warner2026-03-24
📊 statistics

Compositionality in algorithms for smoothing

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके कि उनके फॉरवर्ड और बैकवर्ड मैप्स सामूहिक रूप से मार्कोव कर्नेल्स से ऑप्टिक्स तक एक लैक्स मोनॉइडल फंक्टर को परिभाषित करते हैं, बैकवर्ड फ़िल्टरिंग फॉरवर्ड गाइडिंग (BFFG) स्मूथिंग एल्गोरिदम और ऑप्टिक्स के बीच एक श्रेणीगत संबंध स्थापित करता है।

Moritz Schauer, Frank van der Meulen, Andi Q. Wang2026-03-23