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Leveraging Sparsity to Improve No-U-Turn Sampling Efficiency for Hierarchical Bayesian Models

यह शोध पत्र स्पार्स नट्स (SNUTS) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो पोस्टीरियर्स (posteriors) को प्रीकंडीशन करने के लिए स्पार्स प्रिसिजन मैट्रिसेस (sparse precision matrices) का लाभ उठाती है, जो उच्च-आयामी, स्पार्स और अत्यधिक सहसंबंधित पदानुक्रमित बायेसियन मॉडलों (hierarchical Bayesian models) के लिए स्टैन (Stan) के साथ अनुकूलता बनाए रखते हुए NUTS सैंपलिंग दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से तेज करती है।

Cole C. Monnahan, Kasper Kristensen, James T. Thorson, Bob Carpenter2026-03-04
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Tree-Embedded Bayesian Factor Models for Multidimensional Categorical Distributions

यह शोध पत्र एक नॉनपैरामीट्रिक बेयसियन लेटेंट फैक्टर मॉडल प्रस्तावित करता है जो एक ट्री-आधारित रूपांतरण के माध्यम से बहुआयामी श्रेणीगत वितरणों (multidimensional categorical distributions) को एक यूक्लिडियन स्पेस में एम्बेड करता है, जिससे विषम डेटा का कुशल पदानुक्रमित विश्लेषण सक्षम होता है और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में मानक मिश्रण और पैरामीट्रिक मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित होता है।

Naoki Awaya, Keisuke Sasaki, Genya Kobayashi, Shonosuke Sugasawa2026-03-04
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Modeling double bounded data based on correlated gamma random variables

यह शोध पत्र अंश (numerator) और हर (denominator) को फारी-गुम्बेल-मॉर्गनस्टर्न कोपुला के माध्यम से जुड़े सह-संबंधित गामा यादृच्छिक चरों के रूप में प्रस्तुत करके, यूनिट-इंटरवल बाउंडेड डेटा के लिए एक लचीले सांख्यिकीय मॉडल का प्रस्ताव करता है, जिससे मौजूदा मॉडलों की अवास्तविक स्वतंत्रता धारणा को दूर किया जा सके और सैद्धांतिक विश्लेषण, सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के आर्थिक अनुप्रयोगों के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित किया जा सके।

Roberto Vila, Felipe Quintino, Marcelo Bourguignon2026-03-04
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Composite Wavelet Matrix-Based Transforms and Applications

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि ऑर्थोगोनल वेवलेट मैट्रिसेस के उत्पादों और ब्लॉक-डायगोनल संरचनाओं के माध्यम से यूनिटरी ट्रांसफॉर्म्स का निर्माण करना, शास्त्रीय सिंगल-बेसिस वेवलेट्स की तुलना में बेहतर सिग्नल स्पर्सिटी (sparsity) और डीनोइजिंग प्रदर्शन प्रदान करता है, जैसा कि बेंचमार्क सिग्नल्स और वास्तविक अनुप्रयोगों पर व्यापक सिमुलेशन और सैद्धांतिक विश्लेषण दोनों द्वारा प्रमाणित किया गया है।

Radhika Kulkarni, Brani Vidakovic2026-03-04
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LOO-PIT predictive model checking

यह शोध पत्र सीमित नमूनों में लीव-वन-आउट प्रोबेबिलिटी इंटीग्रल ट्रांसफॉर्म (LOO-PIT) मानों के बीच गैर-नगण्य निर्भरता को संबोधित करता है, और नई परीक्षण प्रक्रियाओं तथा एक स्वचालित ग्राफिकल विधि का प्रस्ताव करता है जो बेयसियन मॉडल मूल्यांकन में उच्च सांख्यिकीय शक्ति प्राप्त करने के लिए इन निर्भरताओं को सही ढंग से ध्यान में रखकर मानक यूनिफॉर्मिटी परीक्षणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Herman Tesso, Aki Vehtari2026-03-04
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The elbow statistic: Multiscale clustering statistical significance

यह शोध पत्र एल्बोसिग (ElbowSig) प्रस्तुत करता है, जो एक एल्गोरिदम-अज्ञेय सांख्यिकीय ढांचा है जो सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण बहुस्तरीय क्लस्टर संरचनाओं की पहचान करने के लिए एक सामान्यीकृत विविक्त वक्रता सांख्यिकी (normalized discrete curvature statistic) का उपयोग करते हुए, उपयुक्त टाइप-I त्रुटि नियंत्रण बनाए रखते हुए ह्यूरिस्टिक "एल्बो" पद्धति को कठोरता से औपचारिक रूप देता है।

Francisco J. Perez-Reche2026-03-04
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Fusing Sparse Observations and Dense Simulations for Spatial Extreme Value Analysis: Application to U.S. Coastal Sea Levels

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय फ्रीक्वेंटिस्ट ढांचे (frequentist framework) को प्रस्तुत करता है जिसे R पैकेज `evfuse` में कार्यान्वित किया गया है, जो स्थानिक चरम मान विश्लेषण (spatial extreme value analysis) की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए कोरजीओनालाइजेशन (coregionalization) के एक रैखिक मॉडल के माध्यम से विरल अवलोकनात्मक डेटा (sparse observational data) को सघन भौतिकी-आधारित सिमुलेशन के साथ जोड़ता है, जिसे अमेरिकी तटीय समुद्र स्तरों के लिए रिटर्न लेवल अनुमान त्रुटि में 35% की कमी द्वारा प्रदर्शित किया गया है।

Brian N. White, Brian Blanton, Rick Luettich, Richard L. Smith2026-03-04
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Estimation Method under Three-Parameter Generalized Exponential Model: Consistency, Uniqueness and its Applications

यह शोध पत्र तीन-पैरामीटर वाले सामान्य घातांकीय वितरण (जनरलाइज्ड एक्सपोनेंशियल डिस्ट्रीब्यूशन) के लिए एक सुसंगत, अद्वितीय अनुमान विधि का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो गैर-नियमित परिवारों में अनबाउंडेड लाइकलीहुड फंक्शन की सीमाओं को दूर करता है, तथा सिमुलेशन अध्ययनों और वास्तविक विश्वसनीयता इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों के माध्यम से अपने उत्कृष्ट प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है।

Kiran Prajapat, Sharmishtha Mitra, Debasis Kundu2026-03-03
🤖 machine learning

VICatMix: variational Bayesian clustering and variable selection for discrete biomedical data

यह शोध पत्र VICatMix प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कुशल वेरिएशनल बायेसियन फाइनाइट मिक्स्चर मॉडल है जो उच्च-आयामी असतत बायोमेडिकल डेटा के लिए क्लस्टरिंग और वेरिएबल सिलेक्शन करता है, जिससे कैंसर सबटाइपिंग अनुप्रयोगों में सटीक रोगी स्तरीकरण और ड्राइवर जीन खोज सक्षम होती है।

Jackie Rao, Paul D. W. Kirk2026-03-03
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Strategy to control biases in prior event rate ratio method, with application to palliative care in patients with advanced cancer

यह शोध पत्र एक ऐसी विश्लेषणात्मक रणनीति का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो जनसंख्या विषमता और घटना-निर्भर उपचार के कारण प्रायर इवेंट रेट रेशियो (PERR) पद्धति में होने वाले पूर्वाग्रहों को ठीक करती है, और उपशामक देखभाल (पेलिएटिव केयर) अनुसंधान में इसके अनुप्रयोग को प्रदर्शित करती है जहाँ संशोधित विश्लेषण ने अनसुलझे मॉडलों की तुलना में आपातकालीन विभाग के दौरों पर उपशामक देखभाल के कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं दिखाया।

Xiangmei Ma, Grace Meijuan Yang, Qingyuan Zhuang, Yin Bun Cheung2026-03-03