stat.ME पेपर | Gist.Science

Is control of type I error rate needed in Bayesian clinical trial designs?

यह शोध पत्र बेयज़ियन क्लिनिकल ट्रायल्स के लिए पारंपरिक फ्रीक्वेंटिस्ट टाइप I एरर रेट्स को नियंत्रित करने की सामान्य नियामक आवश्यकता के विरुद्ध तर्क देता है, और इसके बजाय एक पूर्णतः बेयज़ियन अनुकूली डिज़ाइन का प्रस्ताव करता है जो पद्धतिगत निरंतरता बनाए रखने और अनुक्रमिक पोस्टीरियर प्रोबेबिलिटी अपडेट के माध्यम से त्रुटि मानदंडों को स्वचालित रूप से संतुष्ट करने के लिए पारंपरिक त्रुटि मेट्रिक्स को फॉल्स डिस्कवरी प्रोबेबिलिटी (FDP) और फॉल्स फुटिलिटी प्रोबेबिलिटी (FFP) से बदल देता है।

Elja Arjas, Dario Gasbarra2026-03-23

📊 statistics

Autoregressive networks with dependent edges

यह शोधपत्र आश्रित किनारों वाले गतिशील नेटवर्क के मॉडलिंग के लिए एक ऑटोरेग्रेसिव फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सरल सिमुलेशन और अनुमान की सुविधा प्रदान करता है, उच्च-आयामी परिवेश में अभिसरण संबंधी समस्याओं को संबोधित करने के लिए एक उन्नत प्रोजेक्शन-आधारित एस्टिमेटर पेश करता है, और बिना स्टेशनैरिटी धारणाओं की आवश्यकता के इसके गैर-सामान्य एसिम्प्टोटिक वितरण को व्युत्पन्न करता है।

Jinyuan Chang, Qin Fang, Eric D. Kolaczyk, Peter W. MacDonald, Qiwei Yao2026-03-23

📊 statistics

Practical limitations for real-life application of data fission and data thinning in post-clustering differential analysis

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जबकि कंडीशनल डेटा फिशन (conditional data fission) का लक्ष्य मिश्रण घटकों (mixture components) को विघटित करके scRNA-seq में वैध पोस्ट-क्लस्टरिंग विभेदक विश्लेषण (post-clustering differential analysis) को सक्षम करना है, इसका व्यावहारिक अनुप्रयोग मौलिक रूप से सीमित है क्योंकि सटीक पैरामीटर अनुमान लगाने और टाइप I त्रुटि दरों (Type I error rates) को नियंत्रित करने के लिए इसे अज्ञात क्लस्टरिंग संरचना के पूर्व ज्ञान की आवश्यकता होती है।

Benjamin Hivert, Denis Agniel, Rodolphe Thiébaut, Boris P. Hejblum2026-03-23

📊 statistics

Adversarial Estimation of Assortment Probabilities under Independence Structure

यह शोध पत्र एक गणनात्मक रूप से व्यवहार्य, नियमितीकृत प्रतिकूल अनुमानक (regularized adversarial estimator) प्रस्तावित करता है जो उच्च-आयामी असॉर्टमेंट संभावनाओं (assortment probabilities) के अनुमान में इष्टतम दरों को प्राप्त करने के लिए बहादुर के प्रतिनिधित्व (Bahadur's representation) के माध्यम से स्वतंत्रता संरचनाओं का लाभ उठाता है, जो कई बाइनरी उपचारों वाले कारण अनुमान (causal inference) जैसे अनुप्रयोगों में मौजूदा विधियों पर पर्याप्त परिमित-नमूना सुधार प्रदर्शित करता है।

Alexandre Belloni, Yan Chen, Matthew Harding2026-03-23

📊 statistics

Automatic Debiased Machine Learning for Smooth Functionals of Nonparametric M-Estimands

यह शोध पत्र एक एकीकृत स्वचालित डिबायस्ड मशीन लर्निंग (autoDML) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो जोखिम न्यूनीकरण के माध्यम से डिबायस्ड अनुमानकों (estimators) के निर्माण को स्वचालित करके नॉनपैरामीट्रिक एम-एस्टिमेंड्स (M-estimands) के स्मूथ फंक्शनल्स पर कुशल अनुमान सक्षम बनाता है, जिससे मैन्युअल इन्फ्लुएंस फंक्शन व्युत्पत्ति की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और साथ ही डबल रोबस्टनेस और मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन के प्रति लचीलापन सुनिश्चित होता है।

Lars van der Laan, Aurelien Bibaut, Nathan Kallus, Alex Luedtke2026-03-23

📈 economics

Which Covariates to Adjust for? Specification-robust Causal Inference in Observational Studies

यह शोधपत्र एक विनिर्देशन-सुदृढ़ (specification-robust) कारण अनुमान प्रक्रिया का प्रस्ताव करता है जो जनसंख्या को उस निकटतम वितरण (KL-विचलन में) के आधार पर पुन: भारित करके सहचर चयन (covariate selection) में अनिश्चितता को संबोधित करता है जहाँ कम से कम एक वैध समायोजन सेट मौजूद हो, जिससे एक एकल बिंदु अनुमान और एक विश्वास अंतराल प्राप्त होता है जिसमें नाममात्र कवरेज और पैरामीट्रिक अभिसरण दर की गारंटी होती है, भले ही मानक विधियाँ विफल हो जाएँ।

Aditya Ghosh, Dominik Rothenhäusler2026-03-23

📊 statistics

Statistical Inference for Quasi-Infinitely Divisible Distributions via Fourier Methods

यह शोध पत्र क्वासी-इनफिनिटली डिविजिबल वितरणों के लिए एक फूरियर-आधारित सांख्यिकीय अनुमान पद्धति प्रस्तावित करता है जो बहुपद अभिसरण दर प्राप्त करती है, जो कि इनफिनिटली डिविजिबल वितरणों के विशिष्ट लघुगणकीय दरों की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार है, और संख्यात्मक सिमुलेशन के माध्यम से दृष्टिकोण को मान्य करता है।

Vladimir Panov, Anton Ryabchenko2026-03-23

🧬 biology

A proxy-based approach for unmeasured confounding in electronic health records research

यह शोध पत्र इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड्स अनुसंधान में अपरिवर्तित कन्फाउंडिंग (unmeasured confounding) को समायोजित करने के लिए फैक्टर एनालिसिस का उपयोग करते हुए एक व्यावहारिक प्रॉक्सी-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन के तहत इसकी मजबूती और सीने में दर्द वाले वृद्ध वयस्कों के लिए अस्पताल में भर्ती होने के प्रभाव का अनुमान लगाने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Haley Colgate Kottler, Amy Cochran2026-03-23

📊 statistics

Optimal two-phase sampling designs for generalized raking estimators with multiple parameters of interest

यह शोध पत्र मल्टी-पैरामीटर सेटिंग्स में सामान्यीकृत रेकिंग और इनवर्स प्रोबेबिलिटी वेटेड अनुमानकों के लिए इष्टतम एडेप्टिव, मल्टीवेव सैंपलिंग डिजाइनों को व्युत्पन्न करता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि पूर्णांक-मान वाला A-ऑप्टिमल आवंटन पारंपरिक तरीकों की तुलना में दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है और इष्टतम डिजाइन अनुमान प्रकारों के बीच काफी भिन्न होते हैं।

Jasper B. Yang, Bryan E. Shepherd, Thomas Lumley, Pamela A. Shaw2026-03-23

📊 statistics

An Order of Magnitude Time Complexity Reduction for Gaussian Graphical Model Posterior Sampling Using a Reverse Telescoping Block Decomposition

यह शोध पत्र एलिमेंट-वाइज प्रायर्स (element-wise priors) वाले अनडाइरेक्टेड गॉसियन ग्राफिकल मॉडल्स में MCMC सैंपलिंग के लिए एक रिवर्स टेलिस्कोपिंग ब्लॉक डिकम्पोज़िशन रीपैरामीट्रिज़ेशन पेश करता है, जो बिना किसी सन्निकटन (approximation) के सटीक बेयसियन इन्फरेंस को बनाए रखते हुए प्रति-इटरेशन समय जटिलता को $O(p^4)$ से घटाकर $O(p^3)$ तक कर देता है।

Zejin Gao, Ksheera Sagar, Anindya Bhadra2026-03-23

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