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📈 economics

A Powerful Bootstrap Test of Independence in High Dimensions

यह शोध पत्र उच्च-आयामी परिवेशों में युग्मवार स्वतंत्रता (pairwise independence) के लिए एक शक्तिशाली नॉनपैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप परीक्षण प्रस्तावित करता है जो अधिकतम चटर्जी रैंक सहसंबंधों (maximum Chatterjee's rank correlations) और ब्लॉक मल्टीप्लायर बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करता है ताकि आकार को समान रूप से नियंत्रित किया जा सके और उन मामलों में भी विकल्पों का पता लगाया जा सके जहाँ चरों की संख्या नमूना आकार से अधिक हो और चर परस्पर निर्भर हों।

Mauricio Olivares, Tomasz Olma, Daniel Wilhelm2026-02-17
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Rolled Gaussian process models for curves on manifolds

यह शोध पत्र "रोल्ड गॉसियन प्रोसेस" (rolled Gaussian processes) प्रस्तुत करता है, जो मैनिफोल्ड्स पर वक्रों के लिए एक जनरेटिव सांख्यिकीय मॉडल है जिसे बिना फिसले या मुड़े मैनिफोल्ड्स के साथ यूक्लिडियन गॉसियन प्रोसेस को रोल करके निर्मित किया गया है, और यह ऐसे डेटा पर सांख्यिकीय अनुमान के लिए स्थितियाँ, अनुमानक (estimators) और अभिसरण दरें (convergence rates) प्रदान करता है।

Simon Preston, Karthik Bharath, Pablo Lopez-Custodio, Alfred Kume2026-02-17
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Addressing outliers in mixed-effects logistic regression: a more robust modeling approach

यह अध्ययन एक t-वितरित (t-distributed) विलक्षण चर (latent variable) का उपयोग करते हुए एक बेयसियन आउटलायर-रोबस्ट मिश्रित-प्रभाव लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल प्रस्तावित और मान्य करता है ताकि पदानुक्रमित रूप से संरचित सीमित गणना डेटा (bounded count data) का प्रभावी ढंग से विश्लेषण किया जा सके, जो सिमुलेशन और एक अनुदैर्ध्य दवा अनुपालन केस स्टडी के माध्यम से आउटलायर्स की उपस्थिति में पारंपरिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और विश्वसनीयता प्रदर्शित करता है।

Divan A. Burger, Sean van der Merwe, Emmanuel Lesaffre2026-02-17
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Multiple Hypothesis Testing To Estimate The Number Of Communities in Stochastic Block Models

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय समाधान प्रस्तावित करके शोर वाले सिंगल-सेल आरएनए अनुक्रमण डेटा में समुदायों की संख्या निर्धारित करने की चुनौती को संबोधित करता है, जिसमें स्टोकेस्टिक ब्लॉक मॉडल निकालने के लिए एक संभावना-आधारित दृष्टिकोण और समुदायों की संख्या का निरंतर अनुमान लगाने के लिए एक नई अनुक्रमिक बहु-परीक्षण पद्धति शामिल है, जो बेंचमार्क और वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Chetkar Jha, Mingyao Li, Ian Barnett2026-02-17
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Identifying Unmeasured Confounders in Panel Causal Models: A Two-Stage LM-Wald Approach

यह शोध पत्र टू-स्टेज एलएम-वाल्ड (2SLW) दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो एक नैदानिक उपकरण है और लेटेंट वेरिएबल मॉडलिंग पर आधारित है जो पैनल कॉज़ल मॉडल्स में अनमैज़र्डेड कंफाउंडर्स का पता लगाने के लिए लैग्रेंज मल्टीप्लायर और वाल्ड परीक्षणों का विस्तार करता है, जिससे सिमुलेशन और अनुभवजन्य अनुप्रयोग के माध्यम से कॉज़ल इन्फरेंस की सुदृढ़ता को बढ़ाया जाता है।

Bang Quan Zheng2026-02-17
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Poisson process factorization for mutational signature analysis with genomic covariates

यह शोध पत्र पॉइसन प्रोसेस फैक्टराइजेशन (PPF) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो उत्परिवर्तक हस्ताक्षर विश्लेषण (mutational signature analysis) के लिए पारंपरिक नॉन-नेगेटिव मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन का विस्तार करती है, जो उत्परिवर्तन दरों को जीनोमिक सहचरों (genomic covariates) पर निर्भर विषम पॉइसन प्रक्रियाओं के रूप में मॉडल करती है, जिससे जीनोमिक विशेषताओं और उत्परिवर्तक हस्ताक्षरों के बीच संबंधों के परिमाणीकरण को सक्षम बनाया जा सके और व्यक्तिगत उत्परिवर्तनों को विशिष्ट हस्ताक्षरों के प्रति आनुपातिक बनाने की अनुमति मिल सके।

Alessandro Zito, Giovanni Parmigiani, Jeffrey W. Miller2026-02-17
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Efficient and Debiased Learning of Average Hazard Under Non-Proportional Hazards

यह शोध पत्र गैर-समानुपाती जोखिम (non-proportional hazards) के तहत एक स्थिर कारण प्रभाव माप (causal effect measure) के रूप में औसत जोखिम (average hazard) का अनुमान लगाने के लिए क्रॉस-फिटेड मशीन लर्निंग के साथ एक अर्ध-पैरामीट्रिक, दोहरी सुदृढ़ (doubly robust) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो वैध n\sqrt{n}-सुसंगत अनुमान (inference) को सक्षम करता है और सिमुलेशन एवं वास्तविक दुनिया के तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान दोनों में पारंपरिक कॉक्स-आधारित सारांशों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Xiang Meng, Lu Tian, Kenneth Kehl, Hajime Uno2026-02-17
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Empirical Bayes data integreation for multi-response regression

ऊतक-व्यापी जुड़ाव अध्ययनों (tissue-wide association studies) से प्रेरित होकर, यह शोध पत्र एक स्केलेबल, सैद्धांतिक रूप से सुदृढ़ एम्पिरिकल बेयस ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विविध स्रोतों से मल्टी-रिस्पॉन्स रिग्रेशन डेटा को एकीकृत करने के लिए लीनियर और लोकल लीनियर श्रिंकेजेज अनुमानकों (shrinkage estimators) का उपयोग करता है, जो स्पार्स, डेंस और लो-रैंक पैरामीटर सेटिंग्स में मजबूत प्रदर्शन प्रदान करते हुए पारंपरिक फुल बेयस और स्पार्स/रिड्यूस्ड-रैंक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Antik Chakraborty, Fei Xue2026-02-17
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Locally Private Parametric Methods for Change-Point Detection

यह शोध पत्र गैर-निजी एल्गोरिदम के लिए बेहतर परिमित-नमूना गारंटी प्राप्त करके, दो निजी पहचान विधियों का प्रस्ताव और विश्लेषण करके, और एक संरचनात्मक परिणाम स्थापित करके कि बाइनरी इनपुट वितरण रेनी (Rényi) और जेफरीज-रेनी (Jeffreys-Rényi) डाइवर्जेंस के लिए स्ट्रॉन्ग डेटा प्रोसेसिंग इनइक्वालिटी गुणांकों को अधिकतम करते हैं, स्थानीय रूप से विभेदक रूप से निजी पैरामीट्रिक चेंज-पॉइंट डिटेक्शन की जांच करता है।

Anuj Kumar Yadav, Cemre Cadir, Yanina Shkel, Michael Gastpar2026-02-17
📈 economics

The Accuracy Smoothness Dilemma in Prediction: a Novel Multivariate M-SSA Forecast Approach

यह शोध पत्र एक नवीन मल्टीवेरिएट एम-एसएसए (Multivariate M-SSA) पूर्वानुमान दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो क्रॉस-सेक्शनल जानकारी को शामिल करने के लिए स्मूथ साइन एक्यूरेसी (Smooth Sign Accuracy) ढांचे का विस्तार करके सटीकता-सुगमता द्वंद्व (accuracy-smoothness dilemma) को हल करता है, जिससे पूर्वानुमान, नाउकास्टिंग और स्मूथिंग के अनुप्रयोगों के लिए कई टाइम सीरीज़ में साइन एक्यूरेसी, मीन स्क्वेयर्ड एरर और साइन चेंज फ्रीक्वेंसी के बीच संतुलन बनाया जा सके।

Marc Wildi2026-02-17