📊 Category

stat.ME

2447 पेपर

📊 statistics

Untangling Sample and Population Level Estimands in Bayesian Causal Inference

यह शोध पत्र सामान्य कार्यान्वयन त्रुटियों को रोकने के लिए बेयसियन अनुमान (Bayesian inference) में नमूना (sample) और जनसंख्या-स्तर (population-level) के कारण संबंधी अनुमानितों (causal estimands) के बीच महत्वपूर्ण अंतरों को स्पष्ट करता है, जो चार विस्तृत स्टैन (Stan) उदाहरणों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि पहचान (identification), मॉडलिंग और गणना (computation) में प्रथम-सिद्धांतों की सोच (first-principles thinking) और बेयस प्रमेय (Bayes' theorem) को सही ढंग से कैसे लागू किया जाए।

Arman Oganisian2026-03-03
📈 economics

On the estimation of leverage effect and volatility of volatility in the presence of jumps

यह शोधपत्र जंप (jumps) वाले हाई-फ्रीक्वेंसी डेटा का उपयोग करके लीवरेज प्रभाव और वोलैटिलिटी ऑफ वोलैटिलिटी (volatility of volatility) का अनुमान लगाने के लिए एक नई विधि प्रस्तावित और मान्य करता है, जो मौजूदा एस्टिमेटर्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करती है—विशेष रूप से अनंत परिवर्तन (infinite variation) जंप्स के लिए—और वास्तविक डेटा पर लागू होने पर महत्वपूर्ण गैर-शून्य बाजार प्रभावों को प्रकट करती है।

Qiang Liu, Zhi Liu, Wang Zhou2026-03-03
📊 statistics

Correcting exponentiality test for binned earthquake magnitudes

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बिन किए गए भूकंपीय परिमाणों (binned earthquake magnitudes) में समान शोर (uniform noise) जोड़ने की मानक पद्धति अंतर्निहित निरंतर घातांकीय वितरण (continuous exponential distribution) को पुनः प्राप्त करने में विफल रहती है, जिससे पूर्णता के परिमाण (magnitude of completeness) का व्यवस्थित अति-आकलन होता है, और एक सुधारात्मक ट्रंकेटेड एक्सपोनेंशियल नॉइज़ वितरण (truncated exponential noise distribution) प्रस्तावित करता है जो सांख्यिकीय परीक्षण के लिए घातांकीयता (exponentiality) को सटीक रूप से पुनर्स्थापित करता है।

Angela Stallone, Ilaria Spassiani2026-03-03
📊 statistics

On the bias of the Hoover index estimator: Results for the gamma distribution

यह शोध पत्र लाप्लास ट्रांसफॉर्म तकनीकों का उपयोग करके हूवर इंडेक्स एस्टिमेटर के अपेक्षित मान (expected value) के लिए एक एकीकृत अभिव्यक्ति व्युत्पन्न करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एस्टिमेटर सीमित नमूनों के लिए सामान्य रूप से पक्षपाती है, विशेष रूप से गामा वितरणों के लिए, और संख्यात्मक एवं सिमुलेशन परिणामों के माध्यम से इस पक्षपात को परिमाणित करता है।

Roberto Vila, Helton Saulo2026-03-03
📊 statistics

Deriving Complete Constraints in Hidden Variable Models

यह शोध पत्र उन हिडन वेरिएबल ग्राफिकल मॉडल्स (hidden variable graphical models) में अवलोकन योग्य बाधाओं के पूर्ण सेट को प्राप्त करने के लिए एक व्यवस्थित पद्धति प्रस्तुत करता है, जिसमें समानता और असमानता दोनों संबंध शामिल हैं, जो अनअवलोकनीय रिस्पॉन्स फंक्शन्स (unobservable response functions) के साथ रैखिक संबंधों द्वारा अभिलक्षित श्रेणीबद्ध प्रेक्षित चर (categorical observed variables) हैं।

Michael C. Sachs, Erin E. Gabriel, Robin J. Evans, Arvid Sjölander2026-03-03
📈 economics

Shift-Share Designs in Political Science

यह शोध पत्र राजनीति विज्ञानियों को शिफ्ट-शेयर डिजाइनों से परिचित कराता है, उनके अनुप्रयोग और हालिया पद्धतिगत प्रगति की समीक्षा करता है, शेयर बहिर्जातता (share exogeneity) पर क्षेत्र के बार-बार निर्भर होने की आलोचना करता है जो कि कम उपयोग किए गए शिफ्टर बहिर्जातता (shifter exogeneity) ढांचे की तुलना में अधिक है, और राजनीति विज्ञान अनुसंधान में कारण अनुमान (causal inference) में सुधार के लिए नए सैद्धांतिक परिणामों के साथ उपर्युक्त ढांचे को स्पष्ट करता है।

Peter Kyungtae Park2026-03-03
📊 statistics

CliPS -- How to identify cluster distributions in Bayesian mixture models

यह शोधपत्र CliPS प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी प्रक्रिया है जो बेयसियन मिश्रण मॉडलों (Bayesian mixture models) के लिए क्लस्टर वितरणों की पहचान करती है और घटक-विशिष्ट MCMC ड्रॉज़ को पॉइंट प्रोसेस प्रतिनिधित्व (point process representation) में मैप करके क्लस्टर संरचनाओं को मान्य करती है, जो नमूना आकार बढ़ने के साथ निम्न-आयामी पैरामीटर फलन (low-dimensional parameter functionals) के बढ़ते अलगाव का लाभ उठाती है।

Gertraud Malsiner-Walli, Sylvia Frühwirth-Schnatter, Bettina Grün2026-03-03
📊 statistics

Synthetic Priors

यह शोध पत्र सामान्य रैखिक मॉडलों (generalized linear models) के लिए "सिंथेटिक प्रायर्स" (synthetic priors) प्रस्तुत करता है, जो विशिष्ट कोवेरिएट मानों पर प्रतिक्रिया संभावनाओं के बारे में विशेषज्ञ ज्ञान को गुड के काल्पनिक अवलोकनों (Good's device of imaginary observations) के माध्यम से सूचनात्मक बेयसियन प्रायर्स में अनुवादित करता है, जिससे पोल्या-गामा ऑग्मेंटेशन (Pólya-Gamma augmentation) के माध्यम से सटीक संयुग्मी गिब्स सैंपलिंग (exact conjugate Gibbs sampling) सक्षम होती है और रिज रिग्रेशन (ridge regression) तथा प्रेडिक्शन-पावर्ड इन्फरेंस (prediction-powered inference) के समान एक सिद्धांतपूर्ण वेरियंस-बायस ट्रेडऑफ (variance-bias tradeoff) प्रदान करती है।

Nick Polson, Vadim Sokolov2026-03-03
📊 statistics

Sensitivity Analysis for False Discovery Rate Estimation with Published p-Values

यह शोध पत्र क्लोज्ड-फॉर्म अभिव्यक्तियों (closed-form expressions) को प्रदान करता है ताकि यह विश्लेषण किया जा सके कि प्रकाशन पूर्वाग्रह मॉडल, जैसे कि p<0.05p<0.05 नियम, फॉल्स डिस्कवरी रेट (FDR) अनुमानों के पूर्वाग्रह और विचरण को कैसे प्रभावित करते हैं, और अनुभवजन्य उदाहरणों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ये सूत्र FDR अनुमान के लिए प्रभावी संवेदनशीलता विश्लेषण सक्षम करते हैं जब वास्तविक चयन तंत्र अज्ञात हो।

Tianyu Cao, Sangyoon Yi, Joshua Habiger2026-03-03
📊 statistics

Hidden in Plain Sight: How Non-Collapsibility Biases Treatment Effects in (Network) Meta-Analysis

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि मानक नेटवर्क मेटा-विश्लेषण मॉडल गैर-कोलैप्सिबल (non-collapsible) प्रभाव मापों जैसे कि ऑड्स रेशियो के लिए पक्षपाती, शून्य-की-ओर झुके हुए अनुमान उत्पन्न करते हैं जब अध्ययनों में भिन्न आधारभूत जोखिमों वाली विषम आबादी शामिल होती है, और एक "बुकएंड" दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है जो इन मिश्रित आबादी को सजातीय उपसमूहों के भारित संयोजनों के रूप में स्पष्ट रूप से मॉडल करके इस पूर्वाग्रह को ठीक करता है।

Harlan Campbell, Jeroen P. Jansen2026-03-03