2390 पेपर
यह अध्ययन व्यापक लैप डेटा और उन्नत कारण अनुमान (कौज़ल इन्फरेंस) विधियों का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि 2022 की फॉर्मूला 1 ग्राउंड इफेक्ट विनियम "डर्टी एयर" पेनल्टी में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण कमी लाने में विफल रहे, क्योंकि अन्य रेसिंग कारक किसी भी संभावित एरोडायनामिक सुधारों को दबाते हुए प्रतीत होते हैं।
यह शोधपत्र एक सामान्यीकृत कार्यात्मक प्रवृत्ती स्कोर वेटिंग (functional propensity score weighting) ढांचे को प्रस्तुत करता है जिसमें कार्यात्मक उपचारों, सह-चरों और परिणामों वाले अवलोकनात्मक अध्ययनों में सीमांत कारण प्रभावों (marginal causal effects) का अनुमान लगाने के लिए एक दोहरी अनुकूलन संरचना का उपयोग किया गया है, जो बीएमआई प्रक्षेपवक्र (BMI trajectories) और टाइप 2 मधुमेह जोखिम पर यूके बायोबैंक डेटा के अनुप्रयोगों के माध्यम से बेहतर संतुलन, सटीकता और दक्षता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र मैट्रिक्स डिकंपोजिशन लेटेंट ग्रोथ मॉडल ट्री (MDLGM Tree) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो अनुदैर्ध्य डेटा (longitudinal data) का विश्लेषण करते समय पारंपरिक SEM ट्री दृष्टिकोणों की तुलना में अनुचित समाधानों और गणनात्मक लागतों को काफी कम करने के लिए मैट्रिक्स डिकंपोजिशन फैक्टर एनालिसिस का लाभ उठाती है।
यह शोध पत्र पशु संचलन को मॉडल करने के लिए समन्वय-विशिष्ट मापदंडों के साथ इंटीग्रल फ्रैक्शनल ऑर्नस्टीन-उहलेनबेक प्रक्रिया को एक बहुआयामी ढांचे तक विस्तारित करता है, इसके सैद्धांतिक गुणों को स्थापित करता है और तीन-आयामी चमगादड़ टेलीमेट्री डेटा के सिमुलेशन और विश्लेषण के माध्यम से इसके अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र `gsDesign` R पैकेज का उपयोग करके टू-स्टेज ग्रुप सीक्वेंशियल और कंडीशनल पावर डिज़ाइन्स के व्युत्पन्न (derivation) को प्रदर्शित करता है, और यह तर्क देता है कि हालांकि कंडीशनल पावर डिज़ाइन्स कुछ लचीलापन प्रदान करते हैं, फिर भी मानक ग्रुप सीक्वेंशियल डिज़ाइन्स आमतौर पर अक्षमता के जोखिम और अंतरिम उपचार प्रभावों के संभावित अनब्लाइंडिंग (unblinding) के कारण अधिक उपयुक्त होते हैं।
यह शोध पत्र एक पूर्णतः गैर-रेखीय संरचनात्मक वेक्टर ऑटोरिग्रेसिव मॉडल प्रस्तुत करता है जो एक्सपोनेंशियल-फैमिली विनिर्देश और कंट्रास्टिव लर्निंग के साथ स्वतंत्र नवाचार विश्लेषण का लाभ उठाकर क्रमपरिवर्तन (permutation) और चिह्न परिवर्तनों तक संरचनात्मक झटकों की पहचान प्राप्त करता है, जिससे तेल की कीमतों के झटकों के प्रति अमेरिकी औद्योगिक उत्पादन जैसी असममित आर्थिक प्रतिक्रियाओं का अनुमान लगाना सक्षम होता है।
यह शोध पत्र ड्रिफ्ट डिफ्यूजन मॉडल (Drift Diffusion Model) के लिए एक डिवाइड-एंड-कॉन्कर (divide-and-conquer) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण के लिए डेटासेट को युग्मवार शार्ड्स (pairwise shards) में विघटित करके और परिणामों को कंसेंसस एम(',', MCMC) के माध्यम से संयोजित करके एमोर्टाइज्ड बेयसियन अनुमान (amortized Bayesian inference) की सामान्यीकरण सीमाओं को दूर करता है, जिससे काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ एम(',', MCMC)-स्तर की सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र LatentCP को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रायोर-मुक्त (prior-free) कॉन्फॉर्मल इन्फरेंस फ्रेमवर्क है जो केवल अवलोकित संदर्भ-प्रतिक्रिया युग्मों (context-response pairs) और एक फॉरवर्ड मॉडल का उपयोग करके अवलोकित न किए गए लेटेंट वितरण मापदंडों के लिए परिमित-नमूना वैध अनिश्चितता सेट (finite-sample valid uncertainty sets) का निर्माण करता है, जो प्रभावी रूप से उन चुनौतियों का समाधान करता है जहाँ मौजूदा विधियाँ अक्सर विफल हो जाती हैं, जैसे कि गैर-पहचानक्षमता (nonidentifiability) और लेटेंट विषमता (latent heterogeneity)।
यह शोध पत्र उच्च-आयामी डेटा के विश्लेषण की सांख्यिकीय और गणनात्मक दक्षता में सुधार करने के लिए रिड्यूस्ड-रैंक जनरलाइज्ड बाइलिनियर मॉडल्स (RR-GBMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक रिड्यूस्ड-रैंक सैंपल कोएफिशिएंट मैट्रिक्स का उपयोग करता है, एक ऐसी विधि जो सिमुलेशन में मानक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करती है और जिसे अग्नाशय के कैंसर के पर्टर्ब-सीक (Perturb-seq) डेटा पर प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र एक नवीन स्पाइक-एंड-स्लैब प्रायर (spike-and-slab prior) का उपयोग करते हुए एक रेजोल्यूशन-एडेप्टिव बेयसियन वेवलेट डिनोइजिंग विधि प्रस्तावित करता है जो एक कॉम्पैक्टली सपोर्टेड वेंडलैंड कर्नेल (Wendland kernel) और एक सेमीसर्कल डेंसिटी को जोड़ता है, जो मौजूदा थ्रेशोल्डिंग और बेयसियन दृष्टिकोणों की तुलना में कम सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो परिदृश्यों में बेहतर प्रदर्शन और अनुकूल कम्प्यूटेशनल दक्षता प्रदर्शित करता है।