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Bayesian Covariate-Varying Interaction Analysis for Multivariate Count Data: Application to Microbiome Studies

यह शोध पत्र एक बेयसियन कोवेरिएट-वेरिंग फैक्टर मॉडल प्रस्तुत करता है जो उच्च-आयामी माइक्रोबायोम डेटा की प्रमुख चुनौतियों, जैसे कि कंपोजिशनैलिटी और ओवर-डिस्पर्शन, को संबोधित करता है, ताकि स्पार्स फैक्टर लोडिंग के माध्यम से कोवेरिएट-डिपेंडेंट मीन और कोवेरिएंस संरचनाओं का संयुक्त रूप से अनुमान लगाकर यह प्रकट किया जा सके कि पर्यावरणीय कारकों के साथ सूक्ष्मजीवों की अंतःक्रियाएं कैसे बदलती हैं।

Shuangjie Zhang, Michael L. Patnode, Juhee Lee2026-03-16
💰 quantitative finance

Mortgage Burnout and Selection Effects in Heterogeneous Cox Hazard Models

यह शोध पत्र मॉर्टगेज पूल के "बर्नआउट" (burnout) की संरचनात्मक व्याख्या को नियतात्मक (deterministic) से स्टोकेस्टिक इंटेंसिटी मॉडल (stochastic intensity models) तक विस्तारित करता, यह प्रदर्शित करते हुए कि प्रेक्षित समग्र हज़ार्ड (aggregate hazard), व्यक्तिगत हज़ार्ड ड्रिफ्ट्स (individual hazard drifts), क्रॉस-सेक्शनल डिस्पर्सन (cross-sectional dispersion) से उत्पन्न होने वाले एक नकारात्मक चयन पद (negative selection term) और सामान्य कारकों (common factors) से उत्पन्न होने वाले एक डिफ्यूजन टर्म (diffusion term) द्वारा संचालित एक इटो प्रोसेस (Itô process) के रूप में विकसित होता है।

Andrew Lesniewski2026-03-16
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Variational Bayes and Truncation approximations for Enriched Dirichlet process mixtures

यह शोध पत्र गणनात्मक सीमाओं को दूर करने के लिए एनरिच्ड डिरिचलेट प्रोसेस मिश्रणों (Enriched Dirichlet process mixtures) हेतु एक ट्रंकेशन सन्निकटन (truncation approximation) पर आधारित एक वेरिएशनल बेयस एस्टिमेटर प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक डेटा के माध्यम से मान्य कुशल सन्निकटन विधि और गिब्स सैंपलिंग एल्गोरिदम के लिए बेहतर इनिशियलाइजेशन दोनों प्रदान करता है।

Somnath Bhadra, Michael J. Daniels2026-03-16
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The geometry of Stein's method of moments: A canonical decomposition via score matching

यह शोधपत्र एक मानक अपघटन (canonical decomposition) प्रस्तुत करके स्टीन की मोमेंट्स विधि (Stein's method of moments) की ज्यामिति को स्पष्ट करता है जो स्कोर मिलान (score matching) की केंद्रीय भूमिका को रेखांकित करता है, जिससे बेहतर अनुमानकों (estimators) का निर्माण सक्षम होता है और स्कोर मिलिंग और अधिकतम संभावना अनुमान (maximum likelihood estimation) के बीच की दक्षता अंतराल (efficiency gap) की वासरस्टीन ज्यामितीय व्याख्या (Wasserstein geometric interpretation) प्रदान की जा सकती है।

Mitsuki Nagai, Keisuke Yano2026-03-16
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Multivariate lattice deformation: A spatially explicit framework for assessing crop rotation impacts on soil nutrient dynamics

यह शोध पत्र एक नवीन बहुभिन्नरूपी लैटिस ढांचे (multivariate lattice framework) का प्रस्ताव करता है जो स्थानिक विषमता और बहुभिन्नरूपी पोषक तत्वों की परस्पर क्रियाओं को पकड़ने के लिए मिट्टी को एक 4D टेंसर के रूप में मॉडल करता है, और सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण स्थान-विशिष्ट फास्फोरस की कमी और फसल चक्रों में संचयी तनाव को प्रकट करता है जिसे पारंपरिक एकल-पोषक तत्व या क्षेत्र-औसत विश्लेषण पकड़ने में विफल रहते हैं।

Marco Mandap2026-03-16
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TwoTimeScales: An R-package for Smoothing Hazards with Two Time Scales

यह शोध पत्र R-पैकेज `TwoTimeScales` प्रस्तुत करता है, जो दो समय पैमानों (two time scales) वाले लचीले हज़ार्ड मॉडल के अनुमान और विज़ुअलाइज़ेशन की सुविधा के लिए P-स्प्लाइन्स का उपयोग करता है, जिसमें प्रतिस्पर्धी जोखिमों (competing risks) के लिए विस्तार भी शामिल है, जिससे महामारी विज्ञान और नैदानिक अध्ययनों में इस प्रकार के विश्लेषणों के लिए सुविधाजनक सॉफ़्टवेयर की कमी को दूर किया जा सके।

Angela Carollo, Paul H. C. Eilers, Hein Putter, Jutta Gampe2026-03-16
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When Your Model Stops Working: Anytime-Valid Calibration Monitoring

यह शोधपत्र PITMonitor को प्रस्तुत करता है, जो एक 'एनीटाइम-वैलिड' (anytime-valid) अंशांकन-विशिष्ट मॉनिटर है जो अनबाउंडेड मॉनिटरिंग होराइजन्स और बेयसियन चेंजपॉइंट एस्टीमेशन पर कठोर टाइप I एरर नियंत्रण प्रदान करते हुए, प्रोबेबिलिटी इंटीग्रल ट्रांसफॉर्म्स में वितरण संबंधी बदलावों का पता लगाने के लिए एक मिश्रण ई-प्रोसेस (mixture e-process) का उपयोग करता है।

Tristan Farran2026-03-16
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Multi-view biclustering via non-negative matrix tri-factorisation

यह शोध पत्र ResNMTF का प्रस्ताव करता है, जो नॉन-नेगेटिव मैट्रिक्स ट्राइ-फैक्टरइज़ेशन पर आधारित एक नवीन मल्टी-व्यू बायक्लस्टरिंग विधि है जो क्लस्टर की संख्या के पूर्व ज्ञान की आवश्यकता के बिना विविध दृश्यों (views) में ओवरलैपिंग और गैर-समावेशी बायक्लस्टर्स को स्वचालित रूप से खोजता है, साथ ही मूल्यांकन और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए एक नए अंतर्निहित मीट्रिक के रूप में 'बिसिलुएट स्कोर' (bisilhouette score) को भी पेश करता है।

Ella S. C. Orme, Theodoulos Rodosthenous, Marina Evangelou2026-03-13
📊 statistics

Robust Covariate Adjustment in Multi-Center Randomized Trials

यह शोध पत्र मल्टी-सेंटर रैंडमाइज्ड ट्रायल्स में सेंटर-लेवल सहसंबंध (center-level correlation) की अनदेखी करने की सीमाओं को संबोधित करते हुए मजबूत अर्ध-पैरामीट्रिक अनुमानकों (semiparametric estimators) और एक विशेष रूप से तैयार किए गए इन्फरेंस फ्रेमवर्क को विकसित करता है जो औसत उपचार प्रभावों (average treatment effects) और काउंटरफैक्चुअल मीन्स (counterfactual means) के अनुमान के लिए दक्षता में सुधार करता है और वैध सांख्यिकीय गुणों को बनाए रखता है।

Muluneh Alene, Stijn Vansteelandt, Kelly Van Lancker2026-03-13
📊 statistics

A Bayesian Dirichlet Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity Model for Forecasting Currency Shares

यह शोध पत्र B-DARMA-DARCH मॉडल प्रस्तुत करता है, जो एक बेयसियन डिरिचलेट टाइम सीरीज़ फ्रेमवर्क है जिसमें एयरबीएनबी (Airbnb) सर्विस-फी शेयर जैसे कंपोजिशनल डेटा में अस्थिरता क्लस्टरिंग (volatility clustering) को पकड़ने के लिए एक ARCH घटक शामिल किया गया है, जो मानक बेंचमार्क की तुलना में बेहतर पूर्वानुमान सटीकता और अंतराल अंशांकन (interval calibration) प्रदर्शित करता है।

Harrison Katz, Robert E. Weiss2026-03-13