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यह शोध पत्र प्रेडिक्टिव क्वांटाइल और CoVaR रिग्रेशन्स के लिए सेल्फ-नॉर्मलाइजेशन-आधारित स्ट्रक्चरल ब्रेक टेस्ट विकसित करता है जो प्रेडिक्टर स्टेशनैरिटी (predictor stationarity) की परवाह किए बिना वैध रहते हैं, जिससे जोखिम और प्रणालीगत जोखिम मॉडलों के लिए पूर्वानुमान शक्ति में परिवर्तनों का सटीक पता लगाना सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एडेप्टिव इम्पोर्टेंस सैंपलिंग और स्ट्रैटिफाइड सबसैंपलिंग अनुमानकों (estimators) को प्रस्तुत करता है जो हेवी-टेल्ड नॉइज़, संदूषण (contamination) और टेम्पोरल डिपेंडेंस के तहत रोबस्ट हाई-डायमेंशनल स्पार्स रिग्रेशन के लिए मिनिमैक्स-ऑप्टिमल दरें प्राप्त करते हैं, जबकि वैध कॉन्फिडेंस इंटरवल्स के लिए पूर्णतः निर्दिष्ट डी-बायसिंग प्रक्रियाएं भी प्रदान करते हैं और यूनिफॉर्म सबसैंपलिंग की तुलना में श्रेष्ठ अनुभवजन्य प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र पिकाड मानचित्रों (Picard maps) पर आधारित ज़ीरो-ऑर्डर मेट्रोपोलिस मार्कोव श्रृंखलाओं (Metropolis Markov chains) के अनुकरण के लिए समानांतर एल्गोरिदम पेश करता है जो केवल लॉग-घनत्व के बिंदु-वार मूल्यांकन (point-wise evaluations) का उपयोग करके लॉग-कॉन्केव वितरणों से नमूने उत्पन्न करने के लिए समानांतर कंप्यूटिंग का लाभ उठाकर उच्च-आयामी सेटिंग्स में अभिसरण (convergence) को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ करता है।
यह शोध पत्र रिजेक्शन सैंपलिंग (rejection sampling) पर आधारित एक वैचारिक रूप से सहज, कार्यान्वयन में सरल और आयाम-निरपेक्ष (dimension-agnostic) सांख्यिकीय परीक्षण पद्धति प्रस्तावित करता है जो माध्य तुलना (mean comparisons) और सुफिटनेस-ऑफ-फिट (goodness-of-fit) आकलन सहित विभिन्न अनुभवजन्य परिदृश्यों में यूनिफॉर्मली मोस्ट पावरफुल (unbiased) परीक्षणों के तुलनीय शक्ति प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र बेयसियन एडिटिव रिग्रेशन ट्रीज़ (BART) का उपयोग करते हुए कंडीशनल कोपुला मॉडल्स के लिए एक नवीन अर्ध-पैरामीट्रिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जिसे ओवरफिटिंग को कम करने के लिए एक लॉस-आधारित प्रायर द्वारा संवर्धित किया गया है और जटिल, गैर-सुचारू निर्भरताओं को कुशलतापूर्वक मॉडल करने के लिए एक एडेप्टिव रिवर्सिबल जंप मार्कोव चेन मोंटे कार्लो एल्गोरिदम द्वारा सुदृढ़ किया गया है, जो वास्तविक संरचनाओं की सैद्धांतिक रिकवरी और सकल घरेलू उत्पाद (GDP) का जीवन प्रत्याशा और साक्षरता दर के सहसंबंधों पर प्रभाव के केस स्टडी, दोनों के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक BMW-GAM कोपूला वर्कफ़्लो प्रस्तुत करता है जो मूविंग विंडोज़ में बेयसियन जनरलाइज्ड एडिटिव मॉडल्स का उपयोग करता है ताकि तापमान, हवा की गति और सौर विकिरण डेटा के विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित किया जा सके कि जटिल चरम मौसम की घटनाओं का सामना कर रहे महत्वपूर्ण ऊर्जा प्रणालियों के लिए व्याख्या योग्य अनिश्चितता परिमाणीकरण कैसे प्रदान किया जाए।
AgroDesign एक पायथन फ्रेमवर्क है जो कृषि प्रयोगात्मक डिजाइन और सांख्यिकीय अनुमान के बीच की खाई को पाटता है, जो संरचित डिजाइनों को स्वतः ही वैध रैखिक मॉडलों में अनुवादित करके विश्लेषक के व्यक्तिपरक विकल्पों को कम करता है और कृषि डेटा विश्लेषण की पुनरुत्पादकता और सटीकता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र MM-test प्रस्तुत करता है, जो एक वितरण-मुक्त (distribution-free) विधि है जो एक नवीन क्वासी-लाइकलीहुड रेशियो सांख्यिकी को नॉकऑफ प्रक्रिया के साथ जोड़ता है ताकि 2D और 3D स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा में स्थानिक रूप से परिवर्तनशील जीन की सटीक पहचान की जा सके और फॉल्स डिस्कवरी रेट को नियंत्रित किया जा सके, जो बेंचमार्किंग और वास्तविक अनुप्रयोगों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र नेगेटिव बाइनोमियल और ट्वीडी वितरणों के अंतर्गत पारंपरिक और उत्तल (कॉन्वेक्स) नॉन-नेगेटिव मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन (NMF) के लिए एक एकीकृत ढांचा प्रस्तुत करता है, जो मेजराइज-मिनिमाइजेशन के माध्यम से नवीन मल्टीप्लिकेटिव अपडेट नियमों को व्युत्पन्न करता है और अनुभवजन्य मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि उपयुक्त शोर मॉडल चयन और उत्तल सूत्रीकरण ओवरडिस्पर्सड डेटा में फीचर रिकवरी में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।
यह शोध पत्र कुल संक्रमणों और संचरण गतिशीलता का अनुमान लगाने के लिए अपूर्ण SARS-CoV-2 डेटा को संश्लेषित करने हेतु एक बेयसियन (Bayesian) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि हैमिल्टोनियन मोंटे कार्लो (Hamiltonian Monte Carlo) सुदृढ़ अनुमान प्रदान करता है, गतिशीलता डेटा (mobility data) भविष्यवाणी को बढ़ाता है, और सूचनात्मक पूर्ववर्ती (informative priors) चरण तल विश्लेषण (phase plane analysis) के साथ मिलकर प्रतिबंधात्मक धारणाओं की तुलना में बेहतर निर्णय सहायता प्रदान करते हैं।