2447 पेपर
यह शोध पत्र एक नवीन सुपरवाइज्ड बेयसियन जॉइंट ग्राफिकल मॉडल (SBJGM) प्रस्तावित करता है जो नैदानिक परिणामों और एक समानता पूर्ववर्ती (similarity prior) को शामिल करके विषम जैविक नेटवर्क का एक साथ अनुमान लगाता है और रोगी उपसमूहों की पहचान करता है, जो सिमुलेशन अध्ययनों और वास्तविक दुनिया के TCGA कैंसर डेटा विश्लेषण दोनों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक वेरिएशनल मार्कोव चेन मिश्रण मॉडल प्रस्तावित करता है जिसमें स्वचालित घटक चयन है जो एकल-श्रृंखला ढांचों की सीमाओं को पार करता है और श्रृंखलाओं की संख्या और उनकी गतिशीलता को एक साथ पहचानते हुए, सैद्धांतिक त्रुटि सीमाएं स्थापित करता है और विविध वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र 'मिसिंग-एट-रैंडम' (missing-at-random) स्थितियों के तहत कार्यात्मक परिणामों (functional outcomes) के माध्य के लिए अर्ध-पैरामीट्रिक, दोहरी सुदृढ़ (doubly robust) अनुमानकों का प्रस्ताव और विश्लेषण करता है, जो निरंतर कवरेज के साथ साहचर्य रूप से गारंटीकृत बैंडों के निर्माण को सक्षम करने के लिए उनके गॉसियन सीमांत वितरणों (Gaussian limiting distributions) को स्थापित करता है।
यह शोध पत्र अपूर्ण डेटा वाले न्यूरल पैरामीटर अनुमान के लिए एक लाइकलीहुड-फ्री मोंटे कार्लो एक्सपेक्टेशन-मैक्सिमाइजेशन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो मौजूदा मास्किंग विधियों में पाई जाने वाली सांख्यिकीय अक्षमता और मजबूती की कमी को दूर करता है, और सिम्युलेटेड स्थानिक मॉडलों तथा वास्तविक दुनिया के आर्कटिक समुद्री-बर्फ डेटा दोनों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र 1980 से 2023 तक के 44,852 अर्थशास्त्र के शोध पत्रों में कारण संबंधी (causal) और गैर-कारण संबंधी (non-causal) संबंधों को मैप करने के लिए साक्ष्य-एनोटेटेड क्लेम ग्राफ (evidence-annotated claim graphs) प्रस्तुत करता है, जो समय के साथ कारण संबंधी दावों में उल्लेखनीय वृद्धि को प्रकट करता है और यह प्रदर्शित करता है कि मजबूत कारण नैरेटिव संरचना और नवीनता वाले शोध पत्रों के शीर्ष जर्नल्स में प्रकाशित होने और दीर्घकालिक उद्धरण प्राप्त करने की संभावना अधिक होती है।
यह शोध पत्र एक्सप्लोरेटरी फैक्टर एनालिसिस के लिए एक अधिकतम सॉफ्टली-पेनलाइज्ड लाइकलीहुड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सावधानीपूर्वक स्केल किए गए पेनल्टीज़ के माध्यम से मैक्सिमम लाइकलीहुड एस्टिमेटर्स की निरंतरता और एसिम्प्टोटिक नॉर्मलिटी को संरक्षित करते हुए हेवुड मामलों को हल करने के लिए इंटीरियर पैरामीटर अनुमानों की गारंटी देता है।
यह शोधपत्र एक एकीकृत सांख्यिकीय ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मशीन लर्निंग-अनुमानित व्यक्तिगत उपचार प्रभावों को एकत्रित करने से उत्पन्न होने वाले व्यवस्थित समूह पूर्वाग्रह का पता लगाने और उसे कम करने के लिए है, जो क्लोज्ड-फॉर्म सुधार विधियों की पेशकश करता है और लाभ-अधिकतम लक्ष्यीकरण रणनीतियों पर उनके आर्थिक प्रभाव का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो संतुलित डिजाइनों के तहत केवल रैंडमाइजेशन परीक्षणों का उपयोग करके बाइनरी परिणामों वाले रैंडमाइज्ड प्रयोगों में औसत उपचार प्रभावों (average treatment effects) के लिए सटीक कॉन्फिडेंस इंटरवल का निर्माण करता है, जो ब्रूट-फोर्स विधियों पर एक इष्टतम घातांकीय सुधार प्राप्त करता है और संतुलित पूर्ण रैंडमाइजेशन की तुलना में एक तीक्ष्ण दक्षता अंतराल स्थापित करता है।
यह शोध पत्र उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले एक्टिग्राफ टाइम शीट्स को संभाव्य रूप से प्रतिस्थापित करने और गति त्वरण पर व्याख्यात्मक चरों के समय-परिवर्तनीय प्रभाव को मात्रात्मक रूप से मापने के लिए पदानुक्रमित गतिशील रैखिक मॉडल का उपयोग करते हुए एक एमोर्टाइज्ड (amortized) बेयसियन अनुमान ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो अनिश्चितता प्रसार और एआई-संचालित ट्रांसफर लर्निंग के साथ अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए PASTA-LA अध्ययन के डेटा का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एम्पिरिकली कैलिब्रेटेड कंडिशनल इंडिपेंडेंस टेस्ट्स (ECCIT) को प्रस्तुत करता है, जो एक टेस्ट-एग्नोस्टिक विधि है जो मिसकैलिब्रेशन का पता लगाने के लिए एक एडवर्सरी को अनुकूलित करती है और p-वैल्यू को ठीक करने के लिए एक मोनोटोन मैप लागू करती है, जिससे छोटे-नमूने और मॉडल-मिसस्पेसिफाइड दोनों परिदृश्यों में वैध फॉल्स डिस्कवरी रेट कंट्रोल और उच्च पावर प्राप्त होती है।