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A New Fit Assessment Framework for Common Factor Models Using Generalized Residuals

यह शोध पत्र सामान्य अवशेषों (generalized residuals) का उपयोग करते हुए एक विस्तारित ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि सामान्य कारक मॉडलों (common factor models) के लिए लचीले फिट टेस्ट सांख्यिकी विकसित की जा सके, और सिमुलेशन एवं अनुभवजन्य विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण उन वितरण संबंधी और कार्यात्मक धारणाओं में मिसफिट्स का प्रभावी ढंग से पता लगाता है जिन्हें पारंपरिक माध्य-और-सहप्रसरण-आधारित विधियाँ अक्सर अनदेखा कर देती हैं।

Youjin Sung, Youngjin Han, Yang Liu2026-03-04
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Bayesian Linear Models: A compact general set of results

यह शोध पत्र सहसंयोजक नार्मल-गामा (Normal-Gamma) प्रायर्स वाले बेयसियन लीनियर मॉडल्स के लिए पोस्टीरियर डिस्ट्रीब्यूशंस का एक संक्षिप्त, सामान्य और सुलभ व्युत्पन्न प्रदान करता है, जिसमें सहसंबंधित अवलोकनों, पूर्वानुमान, मॉडल चयन और कुशल कार्यान्वयन को शामिल किया गया है, साथ ही एक पायथन कोड उदाहरण और टाइम सीरीज़, स्थानिक सांख्यिकी, प्रतिगमन, गॉसियन प्रोसेस और बेयसियन डायनेमिक मॉडल्स में अनुप्रयोगों का प्रदर्शन भी किया गया है।

J Andres Christen2026-03-04
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Adaptive tuning of Hamiltonian Monte Carlo methods

यह शोध पत्र एडेप्टिव ट्यूनिंग (ATune) को प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कम खर्चीला तरीका है जो बर्न-इन चरण के दौरान हैमिल्टोनियन मोंटे कार्लो हाइपरपैरामीटर्स और इंटीग्रेटर्स को स्वचालित रूप से अनुकूलित करता है ताकि रेजोनेंस आर्टिफैक्ट्स को समाप्त किया जा सके और सैंपलिंग स्थिरता एवं सटीकता में सुधार किया जा सके, जो विभिन्न वास्तविक अनुप्रयोगों में पारंपरिक ह्यूरिस्टिक ट्यूनिंग और NUTS जैसे अत्याधुनिक सैंपलर्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Elena Akhmatskaya, Lorenzo Nagar, Jose Antonio Carrillo, Leonardo Gavira Balmacz, Hristo Inouzhe, Martín Parga Pazos, Ma (…)2026-03-04
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On classes of distributions on the unit interval: structural properties and application to inequality data

यह शोध पत्र गामा अनुपात रूपांतरणों (gamma ratio transformations) से व्युत्पन्न यूनिट-इंटरवल वितरणों के दो नवीन परिवारों को प्रस्तुत करता है जो न केवल बंद-रूप सांख्यिकीय गुणों और अधिकतम संभावना अनुमान (maximum likelihood estimation) विधियों को प्रदान करते हैं, बल्कि गिनी और एटकिंसन असमानता सूचकांकों के नमूना-आधारित अनुमानकों के साथ एक सीधा संबंध भी स्थापित करते हैं, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के क्रॉस-कंट्री डेटा विश्लेषण के माध्यम से अपनी व्यावहारिक उपयोगिता को प्रदर्शित करते हैं।

Roberto Vila, Helton Saulo, Poliana Matos, Subhankar Dutta2026-03-04
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Dynamic Latent Class Structural Equation Modeling: A Hands-On Tutorial for Modeling Intensive Longitudinal Data

यह शोध पत्र एक व्यावहारिक ट्यूटोरियल प्रदान करता है जो व्यावहारिक शोधकर्ताओं को JAGS में जटिल डायनेमिक लेटेंट क्लास स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडल्स (DLCSEM) के चरण-दर-चरण कार्यान्वयन के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, जिसमें गहन अनुदैर्ध्य डेटा (intensive longitudinal data) के विश्लेषण के लिए हिडन मार्कोव स्विचिंग मॉडल्स को डायनेमिक स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडल्स के साथ एकीकृत करने के तरीके को प्रदर्शित करने के लिए एक क्लिनिकल साइकोलॉजी उदाहरण का उपयोग किया गया है।

Roberto Faleh, Sofia Morelli, Vivato Andriamiarana, Zachary J. Roman, Christoph Flückiger, Holger Brandt2026-03-04
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Modeling Spatial Heterogeneity in Exposure Buffers and Risk: A Hierarchical Bayesian Approach

यह शोध पत्र SVBR प्रस्तुत करता है, जो एक लचीला पदानुक्रमित बेयसियन (hierarchical Bayesian) तरीका है जो स्थान-आधारित महामारी विज्ञान में सांख्यिकीय अनुमान को बेहतर बनाने के लिए एक्सपोज़र बफ़र त्रिज्या को स्थानिक रूप से परिवर्तनशील अज्ञात मापदंडों के रूप में मानता है, और सिमुलेशन तथा मेडागास्कर में एक स्वास्थ्य सेवा पहुंच अध्ययन के माध्यम से पारंपरिक निश्चित-बफ़र दृष्टिकोणों पर इसकी श्रेष्ठता प्रदर्शित करता है।

Saskia Comess, Daniel E Ho, Joshua L Warren2026-03-04
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Anchoring Convenience Survey Samples to a Baseline Census for Vaccine Coverage Monitoring in Global Health

यह सिमुलेशन अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि एक हाइब्रिड सर्वेक्षण दृष्टिकोण, जो सुविधाजनक गैर-संभाव्यता अनुवर्ती नमूनों को एक संभाव्यता आधारभूत जनगणना से जोड़ता है, वैश्विक स्वास्थ्य परिवेश में वैक्सीन कवरेज की निगरानी के लिए एक व्यवहार्य और प्रभावी विधि है, यहाँ तक कि मध्यम चयन पूर्वाग्रह और परिवर्तनशील प्रतिक्रिया दरों की स्थितियों में भी।

Nathaniel Dyrkton, Shomoita Alam, Susan Shepherd, Ibrahim Sana, Kevin Phelan, Jay JH Park2026-03-04
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Change point analysis of high-dimensional data using random projections

यह शोधपत्र उच्च-आयामी डेटा के लिए एक नवीन परिवर्तन बिंदु पहचान (चेंज पॉइंट डिटेक्शन) विधि प्रस्तावित करता है जो आयामीता को कम करने के लिए रैंडम प्रोजेक्शन का लाभ उठाता है, बहु-तुलना तकनीकों के माध्यम से एकचर (यूनिवैरिएट) परीक्षण परिणामों को संयोजित करता है, और स्थिरता एवं सटीकता में सुधार के लिए बार-बार किए गए अनुमानों के बहुलक (मोड) का उपयोग करता है।

Yi Xu, Yeonwoo Rho2026-03-04
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A Simpson Based Estimation Approach for the Overlapping Coefficient of k>=2 Normal Distributions

यह शोध पत्र सिम्पसन के संख्यात्मक एकीकरण नियम (Simpson's numerical integration rule) को प्लग-इन अधिकतम संभावना अनुमानकों (plug-in maximum likelihood estimators) के साथ जोड़कर दो या दो से अधिक सामान्य वितरणों के ओवरलैपिंग गुणांक के लिए एक सुसंगत, गणनात्मक रूप से कुशल अनुमान ढांचा प्रस्तावित करता है, जो मोंटे कार्लो सिमुलेशन के माध्यम से विभिन्न परिदृश्यों में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Omar Eidous, Majd Alsheyyab2026-03-04
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Topological Causal Effects

यह शोध पत्र टोपोलॉजिकल कॉज़ल इन्फरेंस (topological causal inference) के लिए एक नॉनपैरामेट्रिक, डबली रोबस्ट फ्रेमवर्क पेश करता है जो पर्सिस्टेंस डायग्राम्स (persistence diagrams) के पावर-वेटेड सिलुएट फंक्शन्स का उपयोग करके संभावित परिणामों की टोपोलॉजिकल संरचना में अंतर का विश्लेषण करके जटिल, गैर-यूक्लिडियन आउटकम स्पेस में ट्रीटमेंट प्रभावों को परिमाणित करता है।

Kwangho Kim, Hajin Lee2026-03-04