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Kolmogorov-Type Maximal Inequalities for Independent and Dependent Negative Binomial Random Variables: Sharp Bounds, Sub-Exponential Refinements, and Applications to Overdispersed Count Data

यह शोध पत्र स्वतंत्र और आश्रित निगेटिव बाइनोमियल (Negative Binomial) यादृच्छिक चरों के योग के लिए सटीक कोलमोगोरोव-प्रकार की मैक्सिमल असमानताओं और नवीन उप-घातांकीय (sub-exponential) परिष्करणों को स्थापित करता है, जो विश्लेषणात्मक सीमाओं, मोंटे कार्लो सत्यापन और कोविड-19 महामारी विज्ञान संबंधी अनुप्रयोग के माध्यम से अति-प्रकीर्णित (overdispersed) गणना डेटा को नियंत्रित करने में उनकी व्यावहारिक उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।

Aristides V. Doumas, S. Spektor2026-03-23
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Coordinate Descent Algorithm for Least Absolute Deviations Regression

यह शोध पत्र लीस्ट एब्सोल्यूट डेविएशन रिग्रेशन के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल और सिद्ध रूप से अभिसारी (convergent) कोऑर्डिनेट डिसेंट एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो मौजूदा सॉल्वर की स्केलेबिलिटी सीमाओं को दूर करने के लिए क्लोज्ड-फॉर्म मीडियन अपडेट का उपयोग करता है, विशेष रूप से उन उच्च-आयामी सेटिंग्स में जहाँ प्रेडिक्टर्स की संख्या अवलोकनों (observations) की संख्या से अधिक होती है।

Zehaan Naik, Debasis Kundu2026-03-23
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Regression Adjustments for Double Randomization in Two-Sided Marketplaces

यह शोध पत्र टू-साइडेड मार्केटप्लेसेस (two-sided marketplaces) में मल्टीपल रैंडमाइजेशन डिजाइन्स (Multiple Randomization Designs) के लिए मॉडल-रोबस्ट रिग्रेशन एडजस्टमेंट रणनीतियों का प्रस्ताव और विश्लेषण करता है, जो कुल, स्पिलओवर और प्रत्यक्ष प्रभावों के लिए ऐसे इष्टतम अनुमानक (optimal estimators) व्युत्पन्न करता है जो रैखिक मॉडल धारणाओं पर निर्भर किए बिना सरल दृष्टिकोणों की तुलना में दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।

Timothy Sudijono, Lihua Lei, Lorenzo Masoero, Suhas Vijaykumar, Guido Imbens, James McQueen2026-03-23
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Doubly-Unlinked Regression for Dependent Data

यह शोध पत्र आश्रित डेटा के लिए एक 'डबली-अनलिंक्ड रिग्रेशन' ढांचे को प्रस्तुत करता है जहाँ कोवेरिएट-रिस्पॉन्स पेयरिंग और रिस्पॉन्स-डोमेन अलाइनमेंट दोनों अज्ञात हैं, और सटीक क्रमपरिवर्तन रिकवरी (परम्यूटेशन रिकवरी) की तुलना में कमजोर स्थितियों के तहत सुसंगत पैरामीटर अनुमान प्राप्त करने के लिए REPAIR वेरिएशनल बेयस एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है।

Anik Burman, Sayantan Choudhury, Debangan Dey2026-03-23
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Heterogeneous readmission prediction with hierarchical effect decomposition and regularization

यह शोध पत्र "hierNest" का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित मॉडलिंग ढांचा (hierarchical modeling framework) है जो विषम रोगी उपसमूहों में, विशेष रूप से जब डेटा विरल हो, अस्पताल में पुन: भर्ती के जोखिम की भविष्यवाणी की सटीकता और व्याख्यात्मकता में सुधार करने के लिए प्राथमिक निदानों की नेस्टेड संरचना और संरचित नियमितीकरण (structured regularization) का लाभ उठाता है।

Ziren Jiang, Lingfeng Huo, Jue Hou, Mary Vaughan-Sarrazin, Maureen A. Smith, Jared D. Huling2026-03-23
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Objective Model Prior Probabilities in Variable Selection

यह शोध पत्र बेयसियन चर चयन (Bayesian variable selection) में समान (equal) और जेफ्रीज़-आधारित (Jeffreys-based) दोनों मॉडल पूर्व प्रायिकताओं (prior probabilities) की सीमाओं की आलोचना करता है और कई नए वस्तुनिष्ठ विकल्पों का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो मॉडल स्थान की जटिलता के साथ मितव्ययिता (parsimony) को बेहतर ढंग से संतुलित करते हैं।

James Berger, Gonzalo García-Donato, Elías Moreno, Luis Pericchi2026-03-23
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Approximate posterior recalibration

यह शोध पत्र दो ऐसी विधियों को प्रस्तुत करता है जो सिमुलेशन-आधारित अंशांकन (SBC) का विस्तार करती हैं ताकि अनुमानित बेयसियन पोस्टीरियर्स (approximate Bayesian posteriors) को पुन: अंशांकित करने के लिए उनके अनिश्चितता अंतरालों को व्यापक बनाया जा सके जिससे मार्जिनल अंशांकन प्राप्त हो सके, जो कि अत्यधिक संकीर्ण अंतराल अनुमानों की सामान्य समस्या का समाधान करता है।

Tiffany Cai, Philip Greengard, Ben Goodrich, Andrew Gelman2026-03-23
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Inference in high-dimensional logistic regression under tensor network dependence

यह शोध पत्र सामान्य टेंसर नेटवर्क निर्भरता के तहत उच्च-आयामी लॉजिस्टिक रिग्रेशन में सांख्यिकीय अनुमान के लिए एक दो-चरणीय पूर्वाग्रह-सुधारित प्रक्रिया प्रस्तावित करता है, जो वैध आत्मविश्वास अंतराल और परिकल्पना परीक्षण को सक्षम करने के लिए मौजूदा विधियों को युग्मवार इंटरेक्शन मॉडल से आगे बढ़ाता है।

Josh Miles, Sohom Bhattacharya2026-03-23
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Combining T-learning and DR-learning: a framework for oracle-efficient estimation of causal contrasts

यह शोध पत्र एफिशिएंट प्लग-इन (EP) लर्निंग का परिचय देता है, जो एक नया ढांचा है जो विषम कारण कंट्रास्ट (heterogeneous causal contrasts) का अनुमान लगाने के लिए T-लर्निंग की स्थिरता को DR-लर्निंग की ओरेकल दक्षता के साथ जोड़कर एक सुदृढ़ और उच्च-प्रदर्शन वाली विधि प्रदान करता है, जो मौजूदा दृष्टिकोणों में पाई जाने वाली गैर-उत्तल नुकसान (non-convex losses) और अस्थिरता जैसी समस्याओं को दूर करता है।

Lars van der Laan, Marco Carone, Alex Luedtke2026-03-20
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A General Marked Point Process Framework For Self-Exciting Network Evolution

यह शोध पत्र स्व-उत्तेजक नेटवर्क (self-exciting networks) के निरंतर-समय विकास को मॉडल करने के लिए पाथ-डिपेंडेंट नॉनलीनर मार्क्ड हॉक्स प्रक्रियाओं (path-dependent nonlinear marked Hawkes processes) पर आधारित एक नवीन, सुव्यवस्थित ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो सामाजिक नेटवर्क डेटा के एक प्रदर्शित अनुप्रयोग के माध्यम से अपडेट समय और नेटवर्क संरचना पर लचीली संयुक्त अनुमान (joint inference) को सक्षम बनाता है।

Duncan A Clark, Conor J. Kresin, Charlotte M. Jones-Todd2026-03-20