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2447 पेपर

🔢 mathematics

Learning Centre Partitions from Summaries

यह शोध पत्र एक क्रमिक "क्लस्टर्स-ऑफ-सेंटर्स" (Clusters-of-Centres) एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो मल्टी-सेंटर अध्ययनों में समरूप समूहों की पहचान करने और उन्हें मिलाने के लिए सारांश सांख्यिकी (summary statistics) पर मल्टीवेरिएट कोचरन-प्रकार के परीक्षणों का उपयोग करता है, जो कि एसिम्प्टोटिक वितरण (asymptotic distributions) स्थापित करता है और यह सिद्ध करता है कि एक मल्टी-राउंड बूटस्ट्रैप वेरिएंट उच्च प्रायिकता के साथ वास्तविक केंद्र विभाजन को पुनः प्राप्त कर सकता है।

Zinsou Max Debaly, Jean-Francois Ethier, Michael H. Neumann, Félix Camirand-Lemyre2026-03-09
📊 statistics

Surface decomposition method for sensitivity analysis of first-passage dynamic reliability of linear systems

यह शोध पत्र गॉसियन रैंडम एक्साइटेशन के तहत रैखिक प्रणालियों में फर्स्ट-पासेज डायनेमिक रिलायबिलिटी की संवेदनशीलता का कुशलतापूर्वक विश्लेषण करने के लिए एक महत्व नमूनाकरण (इम्पॉर्टेंस सैंपलिंग) रणनीति के साथ संयुक्त एक नवीन सतह अपघटन विधि प्रस्तावित करता है, जो केवल 10² से 10³ मूल्यांकनों की कम्प्यूटेशनल लागत के साथ कई डिज़ाइन मापदंडों के लिए फलन मूल्यांकनों के पुन: उपयोग को सक्षम बनाता है।

Jianhua Xian, Sai Hung Cheung, Cheng Su2026-03-09
📊 statistics

Comparing Variable Selection and Model Averaging Methods for Logistic Regression

यह शोध पत्र लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए 28 वेरिएबल सिलेक्शन और मॉडल एवरेजिंग विधियों की तुलना करने वाला एक प्री-रजिस्टर्ड सिमुलेशन अध्ययन प्रस्तुत करता है, जिसमें यह पाया गया कि सेपरेशन (separation) की अनुपस्थिति में g-priors के साथ बेयसियन मॉडल एवरेजिंग सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है, जबकि सेपरेशन होने पर LASSO जैसे पेनलाइज्ड लाइक्लीहुड दृष्टिकोण सबसे स्थिर होते हैं।

Nikola Sekulovski, František Bartoš, Don van den Bergh, Giuseppe Arena, Henrik R. Godmann, Vipasha Goyal, Julius M. Pfad (…)2026-03-09
📊 statistics

Improved inference for nonparametric regression and regression-discontinuity designs

यह शोधपत्र एक उन्नत गैर-पैरामीट्रिक अनुमान प्रक्रिया विकसित करने के लिए रोबस्ट बायस करेक्शन (RBC) और बूटस्ट्रैप प्रीपिवोटिंग के बीच एक नया संबंध स्थापित करता है जो एसिम्प्टोटिक कवरेज से समझौता किए बिना पारंपरिक तरीकों की तुलना में 17% छोटे कॉन्फिडेंस इंटरवलल उत्पन्न करता है।

Giuseppe Cavaliere, Sílvia Gonçalves, Morten Ørregaard Nielsen, Edoardo Zanelli2026-03-09
📊 statistics

Estimation and Inference for Causal Explainability

यह शोध पत्र व्याख्यात्मकता (explainability) के लिए एक कारणत्मक ढांचे (causal framework) का प्रस्ताव करता है जो एसिम्प्टोटिक वेरिएंस (asymptotic variance) को कम करने के लिए एक सेमी-पैरामेट्रिक वन-स्टेप करेक्शन एस्टिमेटर और शून्य व्याख्यात्मकता के परीक्षण के लिए एक रैंडमाइजेशन-आधारित इन्फरेंस प्रक्रिया पेश करता है, जो सिमुलेशन और आप्रवासन पर सार्वजनिक राय के विश्लेषण के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Weihan Zhang, Zijun Gao2026-03-09
🤖 machine learning

An intuitive rearranging of the Yates covariance decomposition for probabilistic verification of forecasts with the Brier score

यह शोध पत्र ब्रियर स्कोर (Brier score) के लिए येट्स कोवेरिएंस डिकंपोजिशन (Yates covariance decomposition) के एक सरल बीजगणितीय पुनर्व्यवस्था का प्रस्ताव करता है जो पूर्वानुमान त्रुटि को तीन गैर-ऋणात्मक पदों—वैरिएंस मिसमैच (variance mismatch), कोरिलेशन डेफिसिट (correlation deficit), और कैलिब्रेशन-इन-द-लार्ज (calibration-in-the-large)—में विभाजित करता है, जिससे इष्टतम संभाव्य पूर्वानुमान के लिए स्थितियाँ पारदर्शी हो जाती हैं।

Bruno Hebling Vieira (Methods of Plasticity Research, Department of Psychology, University of Zurich, Zurich, Switzerlan (…)2026-03-09
🤖 machine learning

Random Dot Product Graphs as Dynamical Systems: Limitations and Opportunities

यह शोध पत्र टेम्पोरल रैंडम डॉट प्रोडक्ट ग्राफ्स से डिफरेंशियल इक्वेशंस सीखने में मौलिक बाधाओं की पहचान करने के लिए प्रिंसिपल फाइबर बंडल्स का उपयोग करते हुए एक ज्यामितीय ढांचा स्थापित करता है, जो गेज अस्पष्टता (gauge ambiguity), स्पेक्ट्रल गैप और होलोनोमी (holonomy) के बीच परस्पर क्रिया को अभिलक्षित करता है और यह प्रदर्शित करता है कि सिमेट्रिक डायनेमिक्स गेज संबंधी मुद्दों को हल कर वेक्टर फील्ड रिकवरी को सक्षम कर सकता है।

Giulio Valentino Dalla Riva2026-03-09
📊 statistics

Two Localization Strategies for Sequential MCMC Data Assimilation with Applications to Nonlinear Non-Gaussian Geophysical Models

यह शोध पत्र एक अनुक्रमिक मार्कोव चेन मोंटे कार्लो डेटा आत्मसात (डेटा एसिमिलेशन) ढांचे के लिए दो लोकलाइजेशन रणनीतियों को प्रस्तुत और मूल्यांकित करता है, जो उच्च-आयामी, गैर-रैखिक और गैर-गाऊसी भूभौतिकीय मॉडलों को कुशलतापूर्वक संभालने की उनकी क्षमता को प्रदर्शित करता है और भारी-पूंछ वाले अवलोकन शोर (हैवी-टेल्ड ऑब्जर्वेशन नॉइज़) वाले परिदृश्यों में वेट डिजनरेसी से बचते हुए पारंपरिक एन्सेम्बल कलमन फिल्टर से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Hamza Ruzayqat, Hristo G. Chipilski, Omar Knio2026-03-09
📊 statistics

Clustering-Based Outcome Models for Clinical Studies: A Scoping Review

यह स्कोपिंग समीक्षा नैदानिक अध्ययनों के लिए क्लस्टरिंग-आधारित परिणाम मॉडलों को सूचित (informed) और अज्ञेय (agnostic) दृष्टिकोणों में व्यवस्थित रूप से जांचती और वर्गीकृत करती है, जो जोखिम स्तरीकरण, दुर्लभ रोग अनुसंधान और उपसमूह-विशिष्ट उपचार प्रभाव अनुमान जैसे अनुप्रयोगों के लिए उच्च-आयामी डेटा और विषम आबादी को संभालने में उनकी उपयोगिता को रेखांकित करती है।

Johannes Vilsmeier, Fabian Eibensteiner, Franz König, Francois Mercier, Robin Ristl, Nigel Stallard, Marc Vandemeulebroe (…)2026-03-09
📊 statistics

Large Wave Direction Data Modeling Using Wrapped Spatial Gaussian Markov Random Fields

यह शोध पत्र बड़े पैमाने के, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले स्थानिक दिशात्मक डेटा के लिए मौजूदा रैप्ड गॉसियन प्रोसेस विधियों की कम्प्यूटेशनल सीमाओं को संबोधित करने हेतु एक रैप्ड गॉसियन मार्कोव रैंडम फील्ड (WGMRF) मॉडल प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन और 2004 के हिंद महासागर सुनामी के तरंग दिशा डेटा के एक अनुप्रयोग के माध्यम से इसकी बेहतर स्केलेबिलिटी और भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है।

Arnab Hazra2026-03-09