stat.ME पेपर | Gist.Science

Bayesian Estimation of Variance under Fine Stratification via Mean-Variance Smoothing

यह शोध पत्र सूक्ष्म स्तरीकरण सर्वेक्षणों (fine stratification surveys) में प्रसरण (variance) के लिए एक नए बेयसियन अनुमानक (Bayesian estimator) का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक स्ट्रैटम-कोलैप्सिंग विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए दंडित स्प्लाइन-आधारित माध्य-प्रसरण स्मूथिंग (penalized spline-based mean-variance smoothing) का उपयोग करता है, जो सिमुलेशन और नेशनल सर्वे ऑफ फैमिली ग्रोथ डेटा के माध्यम से उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Sepideh Mosaferi, Shonosuke Sugasawa2026-03-05

📊 statistics

Forecasting of Multiple Seasonal Categorical Time Series Using Fourier Series with Application to AQI Data of Kolkata

यह शोध पत्र एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कोलकाता के वायु गुणवत्ता सूचकांक (AQI) डेटा के लिए पारंपरिक मार्कोव और मशीन लर्निंग विधियों की तुलना में बेहतर पूर्वानुमान सटीकता प्रदर्शित करते हुए, श्रेणीबद्ध समय श्रृंखला (categorical time series) में बहु-मौसमीता को मॉडल करने के लिए फूरियर श्रृंखला और संकेतक फलनों (indicator functions) को अनुकूलित करता है।

Anirban Ghosh, Raju Maiti2026-03-05

📊 statistics

Bayesian structured additive quantile regression for inflated bounded data

यह शोध पत्र एक बेयसियन स्ट्रक्चर्ड एडिटिव क्वांटाइल रिग्रेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो फ्लेक्सिबल प्रेडिक्टर्स का उपयोग करके निरंतर घटक के कंडीशनल क्वांटाइल्स और बाउंड्री वैल्यूज की संभावनाओं को एक साथ मॉडल करता है, जिसका अनुमान लीसेल (Liesel) सॉफ्टवेयर के माध्यम से किया गया है और सिमुलेशन एवं वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से इसे मान्य किया गया है।

Francisco F. Queiroz, Johannes Brachem, Paul F. V. Wiemann, Thomas Kneib2026-03-05

📈 economics

Bandwidth Selection for Spatial HAC Standard Errors

यह शोध पत्र बैंडविड्थ और त्रुटि परिमाण के बीच एक व्युत्क्रम-U (inverse-U) संबंध को प्रलेखित करके और तत्पश्चात एक नवीन, डेटा-संचालित गैर-प्राचलिक (non-parametric) चयनकर्ता प्रस्तावित करके स्थानिक HAC मानक त्रुटियों के लिए बैंडविड्थ चयन की अनसुलझी चुनौती को संबोधित करता है, जो विविध स्थानिक सहसंबंध संरचनाओं में फाल्स पॉजिटिव दरों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है।

Alexander Lehner2026-03-05

📊 statistics

Efficient Bayesian Estimation of Dynamic Structural Equation Models via State Space Marginalization

यह शोध पत्र डायनेमिक स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडल्स (DSEMs) के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल बेयसियन अनुमान पद्धति प्रस्तावित करता है, जो भीतर-स्तर की प्रक्रिया को एक रैखिक गाऊसी स्टेट स्पेस मॉडल के रूप में पुनर्गठित करके कलमन फ़िल्टर के माध्यम से गुप्त अवस्थाओं को विश्लेषणात्मक रूप से हाशिए पर (marginalize) लाता है, जिससे स्केलेबल हैमिल्टोनियन मोंटे कार्लो सैंपलिंग सक्षम होती है जो पारंपरिक ब्रूट-फोर्स MCMC दृष्टिकोणों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।

Øystein Sørensen2026-03-05

🤖 machine learning

Bayesian Adversarial Privacy

यह शोधपत्र "बेयसियन एडवर्सरियल प्राइवेसी" (Bayesian Adversarial Privacy) प्रस्तुत करता है, जो एक नया मात्रात्मक ढांचा है जो विभेदक गोपनीयता (differential privacy) और सांख्यिकीय प्रकटीकरण सिद्धांत (statistical disclosure theory) के अधिक प्रासंगिक और कठोर विकल्प के रूप में बेयसियन निर्णय सिद्धांत से प्राप्त पूर्व दृष्टिकोण (prior viewpoint) में प्रकटीकरण निर्णयों को आधारित करता है।

Cameron Bell, Timothy Johnston, Antoine Luciano, Christian P Robert2026-03-05

🤖 machine learning

Beyond Mixtures and Products for Ensemble Aggregation: A Likelihood Perspective on Generalized Means

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके घनत्व एकत्रीकरण (density aggregation) के लिए एक सिद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है कि $r \in [0,1]$ क्रम वाले सामान्यीकृत माध्य (normalized generalized means) ही एकमात्र ऐसे नियम हैं जो व्यक्तिगत वितरणों की तुलना में लॉग-लाइक्लीहुड (log-likelihood) में व्यवस्थित सुधारों की गारंटी देते हैं, जिससे डीप एनसेम्बल्स (Deep Ensembles) में रैखिक और ज्यामितीय पूलिंग (linear and geometric pooling) के व्यापक उपयोग का एक एकीकृत औचित्य प्राप्त होता है।

Raphaël Razafindralambo, Rémy Sun, Frédéric Precioso, Damien Garreau, Pierre-Alexandre Mattei2026-03-05

📊 statistics

Areal Disaggregation: A Small Area Estimation Perspective

यह शोध पत्र एक पूर्णतः बेयज़ियन (Bayesian), एकल-चरणीय स्थानिक मॉडलिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जिसे inlabru के साथ कार्यान्वित किया गया है ताकि मोटे तौर पर एकत्रित सर्वेक्षण डेटा से स्वास्थ्य और जनसांख्यिकीय संकेतकों के विश्वसनीय सूक्ष्म-स्तरीय अनुमान उत्पन्न किए जा सकें, और केन्याई प्रजनन दर एवं समय-उपयोग सर्वेक्षणों के माध्यम से सिमुलेशन और अनुप्रयोगों द्वारा इसकी प्रभावकारिता को प्रदर्शित किया गया है।

Yunhan Wu, Finn Lindgren, Heidi A. Hanson2026-03-05

🔢 mathematics

A spectral inference method for determining the number of communities in networks

यह शोध पत्र आइगेनगैप अनुपातों (eigengap ratios) पर आधारित एक मॉडल-मुक्त स्पेक्ट्रल इन्फरेंस विधि प्रस्तावित करता है जो स्पष्ट मॉडल फिटिंग या पैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता के बिना, समुदायों की बढ़ती संख्या वाले सघन और विरल दोनों प्रकार के नेटवर्क में समुदायों की संख्या को प्रभावी ढंग से निर्धारित करती है।

Yujia Wu, Xiucai Ding, Jingfei Zhang, Wei Lan, Chih-Ling Tsai2026-03-05

📊 statistics

Zero-inflated stochastic volatility model for disaggregated inflation data with exact zeros

यह शोध पत्र सटीक शून्य (exact zeros) युक्त विखंडित (disaggregated) सीपीआई डेटा का सटीक विश्लेषण करने के लिए एक कस्टम पोल्या-गामा संवर्धित गिब्स सैंपलर (Pólya-Gamma augmented Gibbs sampler) के साथ एक ज़ीरो-इन्फ्लेटेड स्टोकेस्टिक वोलाटिलिटी मॉडल प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ज़ीरो-इन्फ्लेशन को ध्यान में रखने से रुझान (trend) और अस्थिरता (volatility) के अधिक सूचनात्मक अनुमान प्राप्त होते हैं और चार उन्नत अर्थव्यवस्थाओं में पूर्वानुमान प्रदर्शन में सुधार होता है।

Geonhee Han, Kaoru Irie2026-03-04

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