stat.ME पेपर | Gist.Science

A Multi-Fidelity Tensor Emulator for Spatiotemporal Outputs: Emulation of Arctic Sea Ice Dynamics

यह शोध पत्र एक स्केलेबल मल्टी-फिडेलिटी टेंसर एमुलेटर प्रस्तुत करता है जो सटीक भविष्यवाणियों को सुव्यवस्थित अनिश्चितता के साथ कुशलतापूर्वक उत्पन्न करने के लिए टेंसर अपघटन और गॉसियन प्रक्रियाओं का उपयोग करके लो- और हाई-रिज़ॉल्यूशन आर्कटिक समुद्री बर्फ सिमुलेशन डेटा को एकीकृत करता है, जो कंप्यूटिंग लागत और भविष्यवाणी त्रुटि दोनों को कम करने में सिंगल-फिडेलिटी दृष्टिकोणों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tristan Contant, Yawen Guan, Ander Wilson, Adrian K. Turner, Deborah Sulsky2026-03-06

🤖 AI

Learning Causal Structure of Time Series using Best Order Score Search

यह शोध पत्र TS-BOSS प्रस्तुत करता है, जो मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ में कॉज़ल स्ट्रक्चर सीखने के लिए एक स्केलेबल, स्कोर-आधारित एल्गोरिदम है जो डायनेमिक बेयसियन नेटवर्क और ग्रो-श्रिंक ट्रीज़ के साथ बेस्ट ऑर्डर स्कोर सर्च फ्रेमवर्क का विस्तार करता है, और मानक कंस्ट्रेंट-आधारित विधियों की तुलना में उच्च ऑटो-कोरिलेशन रिजीम में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Irene Gema Castillo Mansilla, Urmi Ninad2026-03-06

📊 statistics

A robust and powerful method for assessing replicability of high dimensional data

यह शोध पत्र एक सुदृढ़, स्केलेबल एम्पिरिकल बेयस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कई उच्च-आयामी अध्ययनों में सारांश-स्तरीय p-मानों को संयुक्त रूप से मॉडल करता है ताकि इष्टतम शक्ति और वैध फॉल्स डिस्कवरी रेट नियंत्रण के साथ प्रतिलिपि योग्य संकेतों की पहचान की जा सके, जो नॉनपैरामीट्रिक डेंसिटी एस्टीमेशन और एक नवीन पेयरवाइज रिजेक्शन रणनीति के माध्यम से मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करता है।

Haochen Lei, Yan Li, Hongyuan Cao2026-03-05

📊 statistics

Unifying small area estimators based on area-level and unit-level models through calibration

यह शोध पत्र एक एकीकृत लघु क्षेत्र अनुमानक (small area estimator) प्रस्तावित करता है जो अक्षमताओं और डिज़ाइन संबंधी सीमाओं को संबोधित करने के लिए सुसंगत त्रुटि प्रसरण अनुमानों और बूटस्ट्रैप माध्य वर्ग त्रुटि अनुमानकों को शामिल करके क्षेत्र-स्तरीय और इकाई-स्तरीय मॉडलों दोनों की शक्तियों को एकीकृत करता है, जो कोलंबियाई शिक्षा डेटा पर एक अनुप्रयोग के माध्यम से बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

William Acero, Isabel Molina, J. Miguel Marín2026-03-05

📊 statistics

Parameter identification in linear non-Gaussian causal models under general confounding

यह शोध पत्र मनमाने गैर-रेखीय कन्फाउंडिंग (non-linear confounding) के तहत गुप्त चरों (latent variables) वाले रैखिक गैर-गॉसियन मॉडलों में प्रत्यक्ष कारण प्रभावों की जेनेरिक पहचान (generic identifiability) निर्धारित करने के लिए एक आवश्यक और पर्याप्त ग्राफिकल मानदंड, साथ ही एक बहुपद-समय एल्गोरिदम (polynomial-time algorithm) स्थापित करता है, जिससे पिछले परिणामों का विस्तार होता है जो रैखिक गुप्त निर्भरता तक सीमित थे।

Daniele Tramontano, Mathias Drton, Jalal Etesami2026-03-05

📈 economics

Heterogeneous Responses to Continuous Treatments: A Cluster-Based Causal Framework

यह शोध पत्र क्लस्टर्ड डोज़-रिस्पॉन्स फंक्शन (Cl-DRF) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एस्टिमेटर है जो उपसमूह-विशिष्ट डोज़-रिस्पॉन्स संबंधों को उजागर करके गैर-यादृच्छिक निरंतर उपचारों (non-randomized continuous treatments) के लिए कारण पहचान (causal identification) की चुनौतियों का समाधान करता है, जिसे यह प्रदर्शित करने के लिए लागू किया गया है कि यूरोपीय कोहेजन फंड विकसित क्षेत्रों में घटते प्रतिफल (diminishing returns) के बिना आर्थिक विकास को बढ़ावा देते हैं, जबकि सीमित अवशोषण क्षमता के कारण कम विकसित क्षेत्रों को लाभ पहुँचाने में विफल रहते हैं।

Augusto Cerqua, Roberta Di Stefano, Raffaele Mattera2026-03-05

📈 economics

Detecting Sparse Cointegration

यह शोध पत्र सुसंगत चर चयन के लिए एडेप्टिव लासो (adaptive LASSO) को अवशिष्ट स्थिरता परीक्षण के लिए एक सूचना-सैद्धांतिक मानदंड के साथ जोड़कर, उच्च-आयामी परिवेश में विरल सह-एकीकरण (sparse cointegration) का पता लगाने के लिए एक सुदृढ़ दो-चरणीय प्रक्रिया प्रस्तावित करता है, जो अंतर्जातता (endogeneity) और क्रमिक सहसंबंध (serial correlation) के तहत मजबूत परिमित-नमूना प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Jesus Gonzalo, Jean-Yves Pitarakis2026-03-05

🔭 astrophysics

Discrete Chi-Square Method can model and forecast complex time series, like El Nino data between 1870 and 2024

यह शोध पत्र डिस्क्रीट ची-स्क्वायर मेथड (DCM) को प्रस्तुत करता है, जो गॉस-मार्कोव प्रमेय और विंडो डायमेंशन इफेक्ट पर आधारित एक सुदृढ़ पूर्वानुमान उपकरण है, जो जटिल समय श्रृंखलाओं, जिसमें 1870 से 2024 तक का अल नीनो डेटा शामिल है, को सफलतापूर्वक मॉडल करने और पूर्वानुमान लगाने के लिए पारंपरिक आवृत्ति-डोमेन विधियों की सीमाओं को दूर करता है।

Lauri Jetsu2026-03-05

📊 statistics

Multi-state Models For Disease Histories Based On Longitudinal Data

यह शोध पत्र निर्भर लेफ्ट-ट्रंकेशन (left-truncation) और इंटरवल-सेंसरिंग (interval-censoring) जैसी जटिल अनुदैर्ध्य डेटा चुनौतियों वाले मल्टी-स्टेट रोग इतिहास का विश्लेषण करने के लिए पीसवाइज एक्सपोनेंशियल एडिटिव मॉडल्स (PAMs) का विस्तार करता है, जो सिमुलेशन और यूके बायोबैंक अनुप्रयोग के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है जो क्रोनिक किडनी रोग की शुरुआत बनाम प्रगति के लिए विशिष्ट आनुवंशिक और आयु-संबंधी जोखिम कारकों को प्रकट करता है।

Simon Wiegrebe, Johannes Piller, Mathias Gorski, Merle Behr, Helmut Küchenhoff, Iris M. Heid, Andreas Bender2026-03-05

📊 statistics

Bayesian Variable Selection with the Quasi-Posterior

यह शोध पत्र 'क्वासी-पोस्टीरियर' (quasi-posterior) मॉडल को चर चयन (variable selection) के लिए एक सुदृढ़ बेयसियन ढांचे के रूप में प्रस्तुत करता है जो पूर्ण लाइकलीहुड (likelihood) विनिर्देश की आवश्यकता के बिना, इसके बजाय माध्य और विचरण फलनों पर निर्भर करते हुए, विविध डेटा परिदृश्यों में बेहतर सटीकता प्राप्त करने के लिए वांछनीय सांख्यिकीय गुणों और अनिश्चितता परिमाणीकरण को बनाए रखता है।

Beniamino Hadj-Amar, Jack Jewson2026-03-05

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