📊 statistics

How does noise protection affect the accuracy of life expectancy and other demographic indicators?

यह शोध पत्र इस बात का विश्लेषण करता है कि जनगणना डेटा की सुरक्षा के लिए शोर (noise) जोड़ने से प्रजनन क्षमता, मृत्यु दर और जीवन प्रत्याशा जैसे प्रमुख जनसांख्यिकीय संकेतकों की सटीकता कैसे प्रभावित होती है, जिसमें शोर-प्रेरित अनिश्चितताओं की तुलना अंतर्निहित सांख्यिकीय त्रुटियों से की गई है, साथ ही इनपुट मृत्यु दर डेटा के आधार पर जीवन प्रत्याशा के प्रसरण (variance) के लिए एक बंद-रूप विश्लेषणात्मक अभिव्यक्ति को व्युत्पन्न और मान्य भी किया गया है।

Fabian Bach2026-02-04
📊 statistics

Efficient and Robust Block Designs for Order-of-Addition Experiments

यह शोध पत्र इंडिकेटर फंक्शन फ्रेमवर्क का विस्तार करके, वर्ड लेंथ पैटर्न को एक सुदृढ़ चयन मानदंड के रूप में प्रस्तावित करके, और ऑर्थोगोनल लैटिन स्क्वेयर्स पर आधारित कुशल एल्गोरिदम विकसित करके 'ऑर्डर-ऑफ-एडिशन' प्रयोगों के लिए ब्लॉक डिजाइनों के सीमित अन्वेषण को संबोधित करता है, ताकि ऐसे डिजाइन तैयार किए जा सकें जो पूर्ण डिजाइनों के समान सांख्यिकीय शक्ति बनाए रखते हुए कन्फाउंडिंग (confounding) को प्रभावी ढंग से प्रबंधित कर सकें।

Chang-Yun Lin2026-02-04
📊 statistics

Evaluating Bias Reduction Methods in Binary Emax Model for Reliable Dose-Response Estimation

यह शोध पत्र सिमुलेशन और एक वास्तविक नैदानिक परीक्षण अनुप्रयोग के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि जेफ्रीज़ प्रायर (Jeffreys prior) का उपयोग करने वाला मैक्सिमम पेनलाइज्ड लाइकलीहुड एस्टिमेटर (MPLE), बाइनरी ईमैक्स (Emax) डोज़-रिस्पॉन्स मॉडल में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए, विशेष रूप से छोटे नमूना आकार या गैर-एकदिष्ट (non-monotonic) स्थितियों के तहत, मानक मैक्सिमम लाइकलीहुड और फर्थ (Firth) विधियों की तुलना में अधिक सुदृढ़ और स्थिर विकल्प प्रदान करता है।

Jiangshan Zhang, Vivek Pradhan, Yuxi Zhao2026-02-04
📊 statistics

Directional replicability: when can the factor of two be omitted

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि दिशात्मक पुनरावृत्ति विश्लेषण (directional replicability analysis) में बहु-परीक्षण (multiple testing) को ध्यान में रखने के लिए संयुक्त एक-तरफ़ा pp-मानों को दोगुना करने की मानक पद्धति हमेशा आवश्यक नहीं होती है और उन विशिष्ट स्थितियों की पहचान करता है जिनके तहत इस सुधार को सुरक्षित रूप से छोड़ा जा सकता है।

Vera Djordjilović, Tamar Sofer, Jonathan M. Dreyfuss2026-02-04
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Inference on the Significance of Modalities in Multimodal Generalized Linear Models

यह शोध पत्र एक नवीन एंट्रॉपी-आधारित मीट्रिक और एक सुसंगत डेविएंस-आधारित सांख्यिकी प्रस्तावित करता है ताकि उच्च-आयामी मल्टीमॉडल सामान्यीकृत रैखिक मॉडलों के भीतर व्यक्तिगत मोडैलिटीज़ की सार्थकता का आकलन करने के लिए p-मानों और विश्वास अंतराल सहित कठोर सांख्यिकीय अनुमान सक्षम किया जा सके।

Wanting Jin, Guorong Wu, Quefeng Li2026-02-04
📈 economics

Bias-Reduced Estimation of Finite Mixtures: An Application to Latent Group Structures in Panel Data

यह शोध पत्र पैनल डेटा में परिमित मिश्रण मॉडलों (finite mixture models) के लिए एक पूर्वाग्रह-न्यून (bias-reduced) अनुमान पद्धति प्रस्तावित करता है जो वर्गीकरण संभावना (classification likelihood) को अधिकतम करने के लिए एक सुसंगत क्लासिफायर का उपयोग करता है, और सिमुलेशन एवं अनुभवजन्य अनुप्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह परिमित-नमूना पूर्वाग्रह (finite-sample bias) को कम करके और आउट-ऑफ-सैंपल भविष्यवाणी सटीकता में सुधार करके मानक अधिकतम संभावना अनुमान (maximum likelihood estimation) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Raphaël Langevin2026-02-04
📊 statistics

Markov Random Fields: Structural Properties, Phase Transition, and Response Function Analysis

यह शोध पत्र बाइनरी मार्कोव रैंडम फील्ड्स की एक केंद्रित समीक्षा प्रदान करता है, जो उनके संरचनात्मक गुणों और फेज़ ट्रांज़िशन (phase transitions) का परीक्षण करते हुए रिस्पॉन्स फंक्शन्स को एक एकीकृत उपकरण के रूप में प्रस्तुत करता है ताकि यह विश्लेषण किया जा सके कि विभिन्न मॉडल फॉर्मुलेशन किस प्रकार निर्भरता और वितरणों को प्रभावित करते हैं, जिसके निहितार्थ व्यापक श्रेणीगत डेटा परिदृश्यों तक विस्तृत हैं।

J. Brandon Carter, Catherine A. Calder2026-02-04
📊 statistics

Disentangling spatial interference and spatial confounding biases in causal inference

यह शोध पत्र एक निर्देशित अचक्रीय ग्राफ (DAG) ढांचे का उपयोग करते हुए स्थानिक हस्तक्षेप (spatial interference) और स्थानिक भ्रम (spatial confounding) की परिभाषाओं को स्पष्ट करता है ताकि सामान्य वितरण संबंधी परिवेशों के तहत विश्लेषणात्मक पूर्वाग्रह अभिव्यक्तियों को व्युत्पन्न किया जा सके, जो यह प्रदर्शित करता है कि स्थानिक भार, उपचार वितरण और हस्तक्षेप का परिमाण किस प्रकार कारण अनुमानों (causal estimates) को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं, साथ ही सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के डेटा के माध्यम से इन सैद्धांतिक निष्कर्षों को मान्य भी करता है।

Isqeel Ogunsola, Olatunji Johnson2026-02-04
📊 statistics

Empirical Bayes Shrinkage of Functional Effects, with Application to Analysis of Dynamic eQTLs

यह शोध पत्र फंक्शनल एडेप्टिव श्रिंकेज (FASH) को प्रस्तुत करता है, जो एक एम्पिरिकल बेयस फ्रेमवर्क है जो गाऊसी प्रक्रियाओं (Gaussian processes) का लाभ उठाकर विभिन्न इकाइयों में प्रभाव कार्यों (effect functions) का संयुक्त रूप से अनुमान और परीक्षण करता है, जिससे समय-परिवर्तनीय eQTL अध्ययनों जैसे गतिशील डेटा के लिए बेहतर शक्ति और सिद्धांतिक अनुमान प्राप्त होता है।

Ziang Zhang, Peter Carbonetto, Matthew Stephens2026-02-04
📊 statistics

Causal Inference on Networks under Misspecified Exposure Mappings: A Partial Identification Framework

यह शोधपत्र एक नवीन आंशिक पहचान ढांचे (partial identification framework) का प्रस्ताव करता है जो एक्सपोज़र मैपिंग के गलत विनिर्देशित (misspecified) होने की स्थिति में नेटवर्क में कारण अनुमान (causal inference) की मजबूती का आकलन करने के लिए प्रत्यक्ष और स्पिलओवर प्रभावों पर सटीक सीमाएं (sharp bounds) प्राप्त करता है, जो तीन मानक सेटिंग्स के लिए वैध और कुशल अनुमानक (estimators) प्रदान करता है।

Maresa Schröder, Miruna Oprescu, Stefan Feuerriegel, Nathan Kallus2026-02-04