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Besag-Clifford e-values for unnormalized testing

यह शोध पत्र अनॉर्मलाइज्ड (unnormalized) संभाव्यता वितरणों से जुड़े परिकल्पना परीक्षण और मॉडल मूल्यांकन के लिए वैध, लॉग-ऑप्टिमल ई-वैल्यू (e-values) उत्पन्न करने के लिए बेसैग-क्लिफोर्ड समानांतर दृष्टिकोण (Besag-Clifford parallel approach) का उपयोग करने वाली एक विधि प्रस्तावित करता है, जिससे उन नॉर्मलाइजिंग कांस्टेंट्स (normalizing constants) की जटिलता पर विजय प्राप्त होती है जो आमतौर पर लाइकलीहुड रेशियो टेस्टिंग (likelihood ratio testing) को बाधित करती है।

Alexander Dombowsky, Barbara E. Engelhardt, Aaditya Ramdas2026-03-18
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SEMMS with Random Effects: A Mixed-Model Extension for Variable Selection in Clustered and Longitudinal Data

यह शोध पत्र एक अल्टरनेटिंग कोऑर्डिनेट-अससेंट एल्गोरिदम के माध्यम से रैंडम इफेक्ट्स को शामिल करके क्लस्टर्ड और लोंगीट्यूडिनल डेटा को संभालने के लिए SEMMS वेरिएबल-सिलेक्शन प्रक्रिया का विस्तार करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जब रैंडम-इफेक्ट वेरिएंस प्रभावी होता है, तो यह मूल पद्धति की तुलना में वास्तविक प्रेडिक्टर्स की पहचान करने में काफी बेहतर सटीकता दर्शाता है।

Haim Bar, Martin T. Wells2026-03-18
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Time Partitioning in Target Trial Emulation

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि टारगेट ट्रायल इम्यूलेशन (target trial emulation) में एक उपयुक्त समय विभाजन (time partitioning) का चयन करना मॉडल की आयामीता (dimensionality) और कारण संरचना की वैधता (causal structure validity) के बीच संतुलन बनाने के लिए महत्वपूर्ण है, जो डेटा रिज़ॉल्यूशन को डिफ़ॉल्ट के रूप में उपयोग करने के बजाय विशिष्ट नैदानिक संदर्भ के अनुसार सूक्ष्मता (granularity) को अनुकूलित करने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है।

Harold Tankpinou Zoumenou (Sorbonne Universite, Inserm, Institut Pierre-Louis d'epidemiologie et de sante publique, Pari (…)2026-03-18
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Deep Adaptive Model-Based Design of Experiments

यह शोध पत्र एक गहन अनुकूलन योग्य ढांचे (deep adaptive framework) का प्रस्ताव करता है जो गैररेखीय गतिशील प्रणालियों (nonlinear dynamical systems) के लिए पारंपरिक अनुक्रमिक अनुमान (sequential inference) की कम्प्यूटेशनल बाधाओं को दूर करते हुए, वास्तविक समय में, कुशल मॉडल-आधारित प्रयोगों के डिजाइन को सक्षम करने के लिए एमोर्टाइज्ड न्यूरल नेटवर्क नीतियों (amortized neural network policies) को डिफरेंशिएबल मैकेनिस्टिक मॉडल्स के साथ जोड़ता है।

Arno Strouwen, Sebastian Micluţa-Câmpeanu2026-03-18
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Semiparametric Inference under Dual Positivity Boundaries:Nested Identification with Administrative Censoring and Confounded Treatment

यह शोध पत्र उन अवलोकनात्मक अध्ययनों के लिए अर्ध-प्राचलीकृत (semiparametric) अनुमान सिद्धांत विकसित करता है जहाँ दीर्घकालिक परिणाम प्रशासनिक रूप से सेंसर (censored) होते हैं और उपचार भ्रमित (confounded) होता है, जो एक नेस्टेड पहचान रणनीति स्थापित करता है जो पहचान फलन (identification functional) से सेंसरिंग सीमा को समाप्त करती है जबकि कुशल प्रभाव फलन (efficient influence function) में सेंसरिंग और उपचार सकारात्मकता सीमाओं की विशिष्ट भूमिकाओं को स्पष्ट करती है।

Lin Li2026-03-18
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Spatial Causal Tensor Completion for Multiple Exposures and Outcomes: An Application to the Health Effects of PFAS Pollution

यह शोध पत्र एक स्थानिक कारण टेंसर पूर्णता (spatial causal tensor completion) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनपेक्षित स्थानिक भ्रामक कारकों (unmeasured spatial confounders) और लुप्त डेटा के लिए समायोजन करते हुए कई एक्सपोजर और परिणामों को संयुक्त रूप से मॉडल करता है, जो सैद्धांतिक गारंटी, सिमुलेशन और एक राष्ट्रीय अनुप्रयोग के माध्यम से PFAS मिश्रणों के कारण स्वास्थ्य प्रभावों का अनुमान लगाने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Xiaodan Zhou, Brian J Reich, Shu Yang2026-03-18
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Small Area Estimation using EBLUPs under the Nested Error Regression Model

यह शोधपत्र नेस्टेड एरर रिग्रेशन मॉडल के तहत मिश्रित मॉडल-आधारित लघु क्षेत्र अनुमानकों (small area estimators) के लिए एसिम्प्टोटिक गुणों को स्थापित करता है और सरल माध्य वर्ग त्रुटि अनुमानकों को व्युत्पन्न करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ये विधियाँ परिमित नमूनों (finite samples) में अच्छा प्रदर्शन करती हैं और उनके मॉडल-आधारित और डिज़ाइन-आधारित गुणों के बीच मुख्य अंतरों पर प्रकाश डालती हैं।

Ziyang Lyu, A. H. Welsh2026-03-17
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Skeleton Regression: A Graph-Based Approach to Estimation with Manifold Structure

यह शोध पत्र "स्केलेटन रिग्रेशन" (Skeleton Regression) का परिचय देता है, जो एक नवीन ग्राफ-आधारित ढांचा है जो कम-आयामी मैनिफोल्ड्स पर बड़े पैमाने के डेटा की अंतर्निहित ज्यामितीय संरचना को पकड़ने के लिए एक स्केलेटन का निर्माण करता है, जो जटिल शोर और कई मैनिफोल्ड यूनियनों की उपस्थिति में भी सांख्यिकीय गारंटियों के साथ प्रभावी गैर-पैरामीट्रिक रिग्रेशन को सक्षम बनाता है।

Zeyu Wei, Yen-Chi Chen2026-03-17
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Assessing Influential Observations in Pain Prediction using fMRI Data

यह शोध पत्र fMRI-आधारित दर्द भविष्यवाणी मॉडलों में प्रभावशाली आउटलेर्स (outliers) का प्रभावी ढंग से पता लगाने और उन्हें हटाने के लिए उच्च-आयामी क्लस्टरिंग (high-dimensional clustering) के साथ मिलकर एक नवीन नैदानिक माप प्रस्तावित करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में मॉडल की सामान्यीकरण क्षमता, चर चयन (variable selection) और भविष्य कहने की प्रदर्शन क्षमता में सुधार होता है।

Dongliang Zhang, Masoud Asgharian, Martin A. Lindquist2026-03-17
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Combining Evidence Across Filtrations

यह शोध पत्र एक "एडजस्ट-देन-कंबाइन" (समायोजित-फिर-संयोजित) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विभिन्न फिल्ट्रेशन्स (filtrations) के माध्यम से निर्मित ई-प्रक्रियाओं (e-processes) को वैध रूप से एकत्रित करने के लिए एडजस्टर्स का उपयोग करता है, जिससे वित्तीय परीक्षण जैसे जटिल अनुक्रमिक परिवेशों में 'एनीटाइम-वैलिड' (किसी भी समय वैध) अनुमान सक्षम होता है और इस प्रकार ऐसे फिल्ट्रेशन को मोटा (coarsening) करने की लॉगरिदमिक लागत को मापा जा सकता है।

Yo Joong Choe, Aaditya Ramdas2026-03-17