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Detecting Distributional Differences in Spatially Correlated Multivariate Data via Kernel-Smoothed Rank-Based Empirical Copula Tests

यह शोध पत्र एक नॉनपैरामीट्रिक, कर्नेल-स्मूद्थड रैंक-आधारित एम्पिरिकल कोपुला परीक्षण प्रस्तावित करता है जो स्थानिक निर्भरता और गैर-सामान्यता (non-normality) को स्पष्ट रूप से ध्यान में रखते हुए स्थानिक रूप से सहसंबंधित बहुभिन्नरूपी कृषि डेटा में वितरण संबंधी अंतरों का प्रभावी ढंग से पता लगाता है, जिससे वहां भी नाममात्र टाइप I त्रुटि दर को बनाए रखा जाता है जहां शास्त्रीय विधियां विफल हो जाती हैं।

Marco Mandap2026-03-03
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Beyond False Discovery Rate: A Stepdown Group SLOPE Approach for Grouped Variable Selection

यह शोध पत्र ग्रुप स्टेपडाउन SLOPE को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत अनुकूलन ढांचा (unified optimization framework) है जो समूहबद्ध चर चयन (grouped variable selection) में k-FWER और FDP को नियंत्रित करने के लिए परिमित-नमूना गारंटी (finite-sample guarantees) प्रदान करने हेतु SLOPE में लेहमैन-रोमानो स्टेपडाउन नियमों को एकीकृत करता है, जिससे ऑर्थोगोनल और सामान्य डिज़ाइन सेटिंग्स दोनों में मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सांख्यिकीय शक्ति प्राप्त होती है।

Xuelin Zhang, Jingxuan Liang, Xinyue Liu, Hong Chen, Biqin Song2026-03-03
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Learning with the Nash-Sutcliffe loss

यह शोध पत्र नैश-सटक्लिफ लॉस (Nash-Sutcliffe loss) को एक विशिष्ट बहु-आयामी फलन (multi-dimensional functional) के लिए पूर्णतः सुसंगत (strictly consistent) सिद्ध करके नैश-सटक्लिफ दक्षता (Nash-Sutcliffe efficiency) के लिए एक निर्णय-सैद्धांतिक आधार स्थापित करता है, जिससे नैश-सटक्लिफ रैखिक प्रतिगमन (Nash-Sutcliffe linear regression) का विकास सक्षम होता है और भिन्न स्टोकेस्टिक गुणों वाली कई स्थिर आश्रित समय श्रृंखलाओं (stationary dependent time series) के पूर्वानुमान के लिए इस मीट्रिक की प्रयोज्यता का विस्तार होता है।

Hristos Tyralis, Georgia Papacharalampous2026-03-03
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A Dirichlet-Multinomial-Poisson framework for the coherent analysis and forecast of cause-specific mortality

यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित डिरिचलेट-मल्टीनोमियल-पॉइसन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कुल मृत्यु और कारण अनुपातों को संयुक्त रूप से मॉडल करके सुसंगत कारण-विशिष्ट मृत्यु दर पूर्वानुमान सुनिश्चित करता है, जो अमेरिकी और फ्रांसीसी डेटा के अनुभवजन्य विश्लेषणों में प्रतिस्पर्धी भविष्य कहनेवाला सटीकता और सु-अंशांकित अनिश्चितता प्रदर्शित करता है।

Andrea Nigri, Han Lin Shang, Francesco Ungolo2026-03-03
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Interpreting Net Survival: What We Estimate Versus What We Think We Estimate

यह शोध पत्र तर्क देता है कि पोहार परम (Pohar Perme) नेट सर्वाइवल एस्टीमेटर, बेसलाइन स्वास्थ्य या उपचार प्रभावों के कारण अन्य कारणों से बढ़े हुए जोखिमों का सामना करने वाले रोगियों के मामले में कैंसर-विशिष्ट मृत्यु दर को अलग करने में विफल रहता है, और फलस्वरूप इस मीट्रिक को एक कारणत्मक काउंटरफैक्चुअल (causal counterfactual) के बजाय सामान्य जनसंख्या मृत्यु दर को हटाने के रूप में पुनर्व्याख्या करने की सिफारिश करता है।

Matthew J. Smith2026-03-03
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Robust Weighted Triangulation of Causal Effects Under Model Uncertainty

यह शोध पत्र सुदृढ़ कारण अनुमान (robust causal inference) के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मॉडल अनिश्चितता के तहत कारण प्रभावों को त्रिकोणीय बनाने के लिए कई संभावित मॉडलों से पहचाने गए फलन (identified functionals) को डेटा-संचालित वैधता मापों के साथ जोड़ता है, जिससे स्पष्ट मॉडल चयन से बचते हुए सैद्धांतिक सीमाएं और वैध सांख्यिकीय अनुमान प्रदान किया जा सके।

Rohit Bhattacharya, Ina Ocelli, Ted Westling2026-03-03
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Robust measures of dispersion for circular data with an anomaly detection rule

यह शोध पत्र वॉन मिसेस (von Mises) और रैप्ड नॉर्मल (wrapped normal) वितरणों के लिए कुशल अनुमानक प्राप्त करने हेतु तीन सुदृढ़ प्रकीर्णन मापों को रैखिक से चक्रीय डेटा में विस्तारित करता है, और अंततः सर्कुलर वायलिन प्लॉट्स के माध्यम से विज़ुअलाइज़ की गई एक नवीन विसंगति पहचान नियम का प्रस्ताव देता है जिसे सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के डेटासेट के माध्यम से मान्य किया गया है।

Houyem Demni, Mia Hubert, Giovanni C. Porzio, Peter J. Rousseeuw2026-03-03
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Integration of Individual Participant and Aggregate Data Under Dataset Shift: Summary Statistic Comparison and Scalable Computation

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि डेटासेट शिफ्ट के तहत एकीकृत IPD-AD विश्लेषणों में परिणाम-स्तरीकृत (outcome-stratified) समुच्चय डेटा (aggregate data) को शामिल करना अनुमान दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, साथ ही यह सुदृढ़ साक्ष्य संश्लेषण को सुगम बनाने के लिए एक स्केलेबल, गैर-पुनरावृत्ति (non-iterative) बाधित अधिकतम संभावना (constrained maximum likelihood) ढांचे का प्रस्ताव भी करता है।

Ming-Yueh Huang, Jing Qin, Chiung-Yu Huang2026-03-03
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Analysis of Stepped-Wedge Randomised Cluster Trial using a generalized pairwise comparison approach : a simulation study

एक व्यापक सिमुलेशन अध्ययन के माध्यम से, यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित मिश्रित-प्रभाव मॉडल (b4) और एक क्लस्टर-प्रतिबंधित संभाव्यता सूचकांक मॉडल (c2) को स्टेप्ड-वेज क्लस्टर रैंडमाइज्ड ट्रायल्स के विश्लेषण के लिए सबसे विश्वसनीय सामान्यीकृत युग्म तुलना दृष्टिकोणों के रूप में पहचानता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ये विधियाँ विविध सहसंबंध संरचनाओं और अस्थायी प्रवृत्तियों के बीच टाइप I त्रुटि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करती हैं और सांख्यिकीय शक्ति बनाए रखती हैं।

Yohan Bard, Emilie Presles, Marc Buyse, Silvy Laporte, Paul Zufferey, Frederikus A. Klok, Olivier Sanchez, Francis Coutu (…)2026-03-03
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Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces I: the compact case

यह शोध पत्र कॉम्पैक्ट ली ग्रुप्स (compact Lie groups) और उनके होमोजेनियस स्पेस (homogeneous spaces) पर स्टेशनरी गॉसियन प्रक्रियाओं के निर्माण, गणना और सैंपलिंग के लिए रचनात्मक और व्यावहारिक तकनीकें प्रस्तुत करता है, जिससे मानक गैर-यूक्लिडियन मॉडलिंग क्षमताओं का विस्तार चिकित्सकों (practitioners) तक किया जा सके।

Iskander Azangulov, Andrei Smolensky, Alexander Terenin, Viacheslav Borovitskiy2026-03-02