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A flexible approach to sequential prediction under intervention

यह शोध पत्र निवारक हस्तक्षेपों के तहत जोखिम का अनुमान लगाने के लिए एक लचीले कारणत्मक भविष्य कहनेवाला ढांचे (causal predictive framework) का प्रस्ताव करता है, जिसमें बार-बार होने वाली मुलाकातों में कारणत्मक रूप से सुसंगत जोखिम अनुमान सुनिश्चित करने के लिए तीन विशिष्ट मॉडल (अनएक्सपोज्ड मीडिएटर, मॉडिफिएबल रिस्क फैक्टर, और टू कंपोनेंट) पेश किए गए हैं, साथ ही प्रारंभिक डेटा निर्भरता और संरचनात्मक धारणाओं से संबंधित सीमाओं को भी रेखांकित किया गया है।

Matthew Sperrin, Bowen Jiang, Joyce Huang, Niels Peek, Alexander Pate2026-03-02
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Efficient Targeted Maximum Likelihood Estimators for Two-Phase Design Problems

यह शोध पत्र दो-चरणीय डिज़ाइन समस्याओं के मौजूदा अनुमानकों (estimators) की समीक्षा करता है और 'कोर्सनिंग एट रैंडम' (coarsening at random) धारणा के तहत दक्षता में सुधार करने के लिए टार्गेटेड मैक्सिमम लाइकलीहुड एस्टीमेशन (TMLE) ढांचे के भीतर स्पर्शोन्मुखी रूप से समकक्ष (asymptotically equivalent) अनुमानकों के एक नए वर्ग को प्रस्तुत करता है।

Sky Qiu, Susan Gruber, Pamela A. Shaw, Brian D. Williamson, Mark J. van der Laan2026-03-02
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Bayesian Multinomial Logistic Regression for Numerous Categories

यह शोध पत्र अत्यधिक श्रेणियों के लिए एक स्केलेबल बेयसियन मल्टीनोमियल लॉजिस्टिक रिग्रेशन पद्धति प्रस्तावित करता है जो गुणांक अपडेट को अलग करने के लिए गामा-ऑगमेंटेशन रणनीति का उपयोग करता है, जिससे उच्च-आयामी सेटिंग्स में मानक प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कम्प्यूटेशनल दक्षता और सैंपलिंग प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Jared D. Fisher, Kyle R. McEvoy2026-02-27
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Design-based inference for generalized causal effects in randomized experiments

यह शोध पत्र यादृच्छिक प्रयोगों (randomized experiments) में सामान्यीकृत कारण प्रभावों (generalized causal effects) के लिए एक एकीकृत डिज़ाइन-आधारित अनुमान ढांचा स्थापित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन (model misspecification) के तहत भी रिग्रेशन-एडजस्टेड एस्टिमेटर्स सुसंगत (consistent) बने रहते हैं, जबकि यह प्रदर्शित करता है कि मानक विचरण एस्टिमेटर्स (variance estimators) गैर-रेखीय कंट्रास्ट (nonlinear contrasts) के लिए विफल हो जाते हैं और एक पूर्ण टू-वे क्लस्टर-रोबस्ट एस्टिमेटर को एक सुसंगत विकल्प के रूप में प्रस्तावित करता है।

Xinyuan Chen, Fan Li2026-02-27
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Not Just How Much, But Where: Decomposing Epistemic Uncertainty into Per-Class Contributions

यह शोध पत्र सुरक्षा-महत्वपूर्ण वर्गीकरण (safety-critical classification) में स्केलर मेट्रिक्स की सीमाओं को संबोधित करने के लिए म्यूचुअल इंफॉर्मेशन को एपिस्टेमिक अनसर्टेन्टी (epistemic uncertainty) के प्रति-वर्ग वेक्टर (per-class vector) में विघटित करने का प्रस्ताव देता है, जो चिकित्सा और इमेज बेंचमार्क पर सैद्धांतिक विश्लेषण और अनुभवजन्य सत्यापन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण उस वर्ग-विशिष्ट अज्ञानता (class-specific ignorance) को प्रकट करके चयनात्मक भविष्यवाणी (selective prediction), आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन और शोर मजबूती (noise robustness) में महत्वपूर्ण सुधार करता है जिसे स्केलर माप अस्पष्ट कर देते हैं।

Mame Diarra Toure, David A. Stephens2026-02-27
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The global structure of the time delay likelihood

यह शोध पत्र समय विलंब संभावनाओं (time delay likelihoods) में एक मौलिक "W"-आकार की विकृति (pathology) की पहचान करता है जो समस्या की एक्सट्रपलेटिव प्रकृति से प्रेरित है, जिसके कारण मानक सैम्पलर भ्रामक एज मोड्स (edge modes) पर अभिसरित होते हैं और कॉस्मोलॉजिकल पैरामीटर अनुमानों को पक्षपाती बनाते हैं, जबकि यह सुदृढ़ अनुमान सुनिश्चित करने के लिए व्यावहारिक बेयसियन उपचार भी प्रस्तुत करता है।

Namu Kroupa, Will Handley2026-02-27
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Renewable estimation in linear expectile regression models with streaming data sets

यह शोध पत्र स्ट्रीमिंग डेटा के लिए एक नवीन ऑनलाइन रिन्यूएबल एक्सपेक्टाइल रिग्रेशन विधि प्रस्तावित करता है जो पूर्ण डेटा पर आधारित ओरैकल अनुमानकों के तुलनीय सांख्यिकीय निरंतरता और स्पर्शोन्मुख सामान्यता को बनाए रखते हुए, बेहतर कम्प्यूटेशनल दक्षता और न्यूनतम भंडारण आवश्यकताओं को प्राप्त करने के लिए एक्सपेक्टाइल लॉस फंक्शन की सुगमता का लाभ उठाता है।

Wei Cao, Shanshan Wanga, Xiaoxue Hua2026-02-27
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Projection depth for functional data: Practical issues, computation and applications

यह शोध पत्र कार्यात्मक डेटा (functional data) के लिए नियमितीकृत प्रोजेक्शन डेप्थ (regularized projection depth - RPD) के व्यावहारिक कार्यान्वयन, कुशल रैंडम प्रोजेक्शन-आधारित गणना और ट्यूनिंग पैरामीटर चयन की जांच करता है, जो प्रतिस्पर्धी विधियों की तुलना में आउटलायर डिटेक्शन, वर्गीकरण और परिकल्पना परीक्षण में इसके बेहतर प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है।

Filip Bočinec, Stanislav Nagy, Hyemin Yeon2026-02-27
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Testing Partially-Identifiable Causal Queries Using Ternary Tests

यह शोध पत्र आंशिक रूप से-पहचान योग्य (partially-identifiable) कारण संबंधी प्रश्नों (causal queries) के परिकल्पना परीक्षण (hypothesis testing) में बाइनरी परीक्षणों की सीमाओं को संबोधित करने के लिए टर्नरी सांख्यिकीय परीक्षणों (ternary statistical tests) का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है, आवश्यक निरंतरता (consistency) और टोपोलॉजिकल स्थितियों को स्थापित करता है और इंस्ट्रूमेंटल वेरिएबल असमानताओं (instrumental variable inequalities) तथा उपचार प्रभावकारिता तुलनाओं (treatment efficacy comparisons) पर उनके अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है।

Sourbh Bhadane, Joris M. Mooij, Philip Boeken, Onno Zoeter2026-02-27
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Randomization Tests in Switchback Experiments

यह शोध पत्र स्विचबैक प्रयोगों के लिए एक परिमित-नमूना वैध (finite-sample valid), वितरण-मुक्त रैंडमाइजेशन-टेस्ट ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पूर्व-निर्धारित डिज़ाइन पूलिंग (ex ante design pooling) पर आधारित सशर्त रैंडमाइजेशन परीक्षणों का उपयोग करके टेम्पोरल इंटरफेरेंस और सीरियल डिपेंडेंस को संबोधित करता है, साथ ही सुदृढ़ प्रयोगात्मक डिजाइन और विश्लेषण के मार्गदर्शन के लिए डायग्नोस्टिक्स और पावर विश्लेषण भी प्रदान करता है।

Jizhou Liu, Liang Zhong2026-02-27