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📊 statistics

Covariance estimation for derivatives of functional data using an additive penalty in P-splines

यह शोध पत्र एक नवीन विधि प्रस्तावित करता है जो यूनिवैरिएट और मल्टीवेरिएट फंक्शनल डेटा दोनों के लिए कोवेरिएंस के डेरिवेटिव्स का सटीक अनुमान लगाने हेतु फास्ट कोवेरिएंस एस्टीमेशन (FACE) एल्गोरिदम को P-स्प्लाइन्स में एक एडिटिव पेनल्टी के साथ एकीकृत करती है, जिससे डेरिवेटिव-आधारित फंक्शनल प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (FPCA) में वृद्धि होती है और मानव गति डेटा के माध्यम से लोकोमोशन कार्यों को अलग करने में इसकी प्रभावशीलता प्रदर्शित होती है।

Yueyun Zhu, Steven Golovkine, Norma Bargary, Andrew J. Simpkin2026-02-24
📊 statistics

Improving the Power of Bonferroni Adjustments under Joint Normality and Exchangeability

यह शोध पत्र संयुक्त रूप से सामान्य और विनिमय (एक्सचेंजेबल) परीक्षण सांख्यिकीओं के लिए बोनफेरोनी सुधार (बोनफेरोनी करेक्शन) में एक व्यावहारिक संशोधन का प्रस्ताव करता है जो मानक पद्धति की तुलना में विरल विकल्पों (स्पार्स अल्टरनेटिव्स) में उच्च शक्ति प्राप्त करते हुए फैमिली-वाइज एरर रेट नियंत्रण को बनाए रखता है।

Caleb Hiltunen, Yeonwoo Rho2026-02-24
📊 statistics

A semi-parametric approach for estimating consumer valuation distributions using second price auctions

यह शोध पत्र ऑनलाइन सेकंड-प्राइस ऑक्शन्स (द्वितीय-मूल्य नीलामी) से केवल अवलोकन योग्य विक्रय कीमतों का उपयोग करके उपभोक्ता मूल्यांकन वितरणों का अनुमान लगाने और इष्टतम लाभ-अधिकतमीकरण कीमतों को निर्धारित करने के लिए एक नवीन, ट्यूनिंग-पैरामीटर-मुक्त अर्ध-पैरामीट्रिक विधि प्रस्तावित करता है, जो पिछले दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करता है जिन्हें बोलीदाताओं की कुल संख्या और सभी बोली डेटा के ज्ञान की आवश्यकता होती है।

Sourav Mukherjee, Ziqian Yang, Rohit K Patra, Kshitij Khare2026-02-23
📊 statistics

Boosting prediction with data missing not at random

यह शोधपत्र लॉस फंक्शन्स (loss functions) को समायोजित करने के लिए फंक्शनल ग्रेडिएंट डिसेंट (functional gradient descent) का उपयोग करते हुए, लुप्त प्रतिक्रियाओं (missing responses) वाले डेटासेट के लिए अर्ध-पैरामीट्रिक बूस्टिंग विधियों का प्रस्ताव और कठोरता से सत्यापन करता है, जिससे एल्गोरिदम का अभिसरण (convergence) और एस्टिमेटर निरंतरता (estimator consistency) सुनिश्चित होती है और साथ ही मजबूत परिमित-नमूना प्रदर्शन (finite-sample performance) प्रदर्शित होता है।

Yuan Bian, Grace Y. Yi, Wenqing He2026-02-23
📊 statistics

Assimilative Causal Inference

यह शोध पत्र एसिमिलेटिव कॉज़ल इन्फरेंस (ACI) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो देखे गए प्रभावों से कारणों का पता लगाने के लिए बायेसियन डेटा एसिमिलेशन का लाभ उठाता है, जिससे संभावित कारणों के अवलोकन की आवश्यकता के बिना गतिशील, उच्च-आयामी कारण अंतःक्रियाओं की पहचान और रुक-रुक कर होने वाली कारण भूमिकाओं की ऑनलाइन ट्रैकिंग सक्षम होती है।

Marios Andreou, Nan Chen, Erik Bollt2026-02-23
📊 statistics

Joint modeling for learning decision-making dynamics in behavioral experiments

यह शोध पत्र एक नवीन संयुक्त मॉडलिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रिवॉर्ड-आधारित निर्णय लेने का विश्लेषण करने के लिए हिडन मार्कोव स्विचिंग के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) और ड्रिफ्ट-डिफ्यूजन मॉडल को एकीकृत करता है, जो संख्यात्मक अध्ययनों और EMBARC डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण रणनीति परिवर्तन को प्रभावी ढंग से पकड़ता है और मेजर डिप्रेसिव डिसऑर्डर के रोगियों में "एंगेज्ड" अवस्था के विशिष्ट मस्तिष्क-व्यवहार संबंधों को प्रकट करता है।

Yuan Bian, Xingche Guo, Yuanjia Wang2026-02-23
📊 statistics

Safety-Driven Response Adaptive Randomisation: An Application in Non-inferiority Oncology Trials

यह शोध पत्र SAFER को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन रिस्पॉन्स-अडैप्टिव रैंडमाइजेशन डिज़ाइन है जो नॉन-इनफीरिटी ऑन्कोलॉजी ट्रायल्स में रोगी आवंटन को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए प्रारंभिक सुरक्षा डेटा का उपयोग करता है, और सांख्यिकीय शक्ति (स्टैटिस्टिकल पावर) के साथ प्रतिकूल घटनाओं की कमी के बीच सफलतापूर्वक संतुलन बनाता है।

Maria Vittoria Chiaruttini, Lukas Pin, Sofia S. Villar2026-02-23
📈 economics

The purpose of an estimator is what it does: Misspecification, estimands, and over-identification

मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन (model misspecification) की व्यापकता और इसके परिणामस्वरूप ओवर-आइडेंटिफाइड मॉडलों में अनुमानकों (estimators) द्वारा लक्षित किए जाने वाले लक्ष्यों में आए बदलाव से प्रेरित होकर, यह शोधपत्र पारदर्शी अनुभवजन्य अनुसंधान प्रथाओं का समर्थन करने के लिए हालिया सैद्धांतिक परिणामों का संश्लेषण करता है, जिसमें प्राप्त होने वाले अनुमानों की सीमा को मात्रात्मक रूप से निर्धारित करने के लिए हैनसेन के जे-सांख्यिकी (Hansen's J-statistic) की व्यापक रिपोर्टिंग शामिल है।

Isaiah Andrews, Jiafeng Chen, Otavio Tecchio2026-02-23
📈 economics

Nonparametric Identification of Demand without Exogenous Product Characteristics

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एक कमजोर इंडेक्स प्रतिबंध और एक "फेथफुलनेस" (faithfulness) स्थिति के तहत पुनर्गठित उपकरणों (recentered instruments) का उपयोग करके, विभेदित उत्पाद मांग और मूल्य प्रतितथ्यात्मकों (price counterfactuals) की गैर-पैरामीट्रिक पहचान, अंतर्जात उत्पाद विशेषताओं वाले बाजार-स्तरीय डेटा के साथ प्राप्त की जा सकती है, जो इस पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है कि बाह्यजन्यता आधारित विशेषता-आधारित उपकरण अनिवार्य रूप से आवश्यक हैं।

Kirill Borusyak, Jiafeng Chen, Peter Hull, Lihua Lei2026-02-23
📊 statistics

The Global Representativeness Index: A Total Variation Distance Framework for Measuring Demographic Fidelity in Survey Research

यह शोध पत्र ग्लोबल रिप्रेजेंटेटिवनेस इंडेक्स (GRI) को प्रस्तुत करता है, जो एक टोटल वेरिएशन डिस्टेंस-आधारित ढांचा है जो जनसंख्या बेंचमार्क के विरुद्ध सर्वेक्षण नमूनों की जनसांख्यिकीय निष्ठा को परिमाणित करता है, यह प्रकट करते हुए कि बड़े पैमाने पर वैश्विक सर्वेक्षणों में भी अक्सर महत्वपूर्ण प्रतिनिधित्व अंतराल होते हैं और सर्वेक्षण गुणवत्ता एवं एआई डेटासेट ऑडिटिंग में सुधार के लिए एक मानकीकृत मीट्रिक प्रदान करता है।

Evan Hadfield, Andrew Konya2026-02-23