2447 पेपर
यह शोध पत्र निरंतर क्रम सांख्यिकी (order statistics) के बीच के अंतराल के ज्ञात वितरण को लॉजिस्टिक और गुम्बेल परिवर्तों (variates) तक विस्तारित करता है और ज्ञात व्युत्क्रम संचयी घनत्व फलनों (inverse cumulative density functions) वाले वितरणों के लिए एक सामान्य अनुमानक प्रस्तुत करता है, यह देखते हुए कि इसकी सटीकता केंद्र के पास उच्च है लेकिन पूंछों (tails) में 20% तक घट जाती है।
यह शोध पत्र एक बेयसियन ढांचे (Bayesian framework) का प्रस्ताव करता है जो जनगणना के आंकड़ों के विरुद्ध पक्षपाती फेसबुक उपयोगकर्ता डेटा को कैलिब्रेट करने के लिए विभेदक गोपनीयता-जागरूक प्रतिस्थापन (differential privacy-aware imputation) को सामाजिक-आर्थिक भविष्यवाणियों के साथ जोड़ता है, जिससे फिलीपींस में आपदा प्रतिक्रिया के लिए सटीक, सामयिक और गोपनीयता-अनुपालक जनसंख्या अनुमान उत्पन्न किए जा सकें।
यह शोध पत्र एक वेरिएंस कंपोनेंट स्कोर टेस्ट (VC*) प्रस्तावित करता है जो मोबाइल स्वास्थ्य परिवेश में बहुभिन्नरूपी वितरण परिवर्तनों (multivariate distributional shifts) का पता लगाने के लिए केवल परिवर्तन-पूर्व डेटा का उपयोग करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर शक्ति प्रदर्शित करता है और भावनात्मक अस्थिरता वाले किशोरों और युवा वयस्कों में व्यवहारिक परिवर्तनों को सफलतापूर्वक पहचानता है।
यह शोध पत्र रोबस्ट डेंसिटी प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (RDPCA) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो घनत्व फलनों (डेन्सिटी फंक्शन्स) जैसे सापेक्ष डेटा के कार्यात्मक विश्लेषण में आउटलेयर्स और शोर को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए बेयस स्पेस (Bayes spaces) में नियमितीकृत महलानोबिस दूरी (regularized Mahalanobis distance) का विस्तार करती है।
यह शोध पत्र AGFS-Tractometry को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एटलस-निर्देशित सूक्ष्म-स्तरीय ट्रैक्टोमेट्री विधि है जो मौजूदा अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में स्थानीयकृत श्वेत द्रव्य (व्हाइट मैटर) समूह अंतरों का पता लगाने में बढ़ी हुई संवेदनशीलता और विशिष्टता प्राप्त करने के लिए एक सुसंगत पार्सिलेशन टेम्पलेट को गैर-पैरामीट्रिक क्रमपरिवर्तन परीक्षण (नॉनपैरामीट्रिक परम्यूटेशन टेस्टिंग) के साथ जोड़ता है।
यह शोधपत्र बाइनरी आई-ट्रैकिंग डेटा में सीरियल कोरिलेशन (क्रमिक सहसंबंध) को संभालने के लिए एक मानक लॉजिस्टिक मिक्स्ड मॉडल की चार नवीन और पारंपरिक दृष्टिकोणों के साथ तुलना करता है, जो अंततः अनसुलझी विश्लेषणात्मक चुनौतियों को उजागर करता है और भविष्य के विकास के लिए नए दिशा-निर्देश सुझाता है।
यह शोध पत्र फेसबुक प्रोफ़ेट (Facebook Prophet) का PyMC में एक पूर्ण पुन: कार्यान्वयन प्रस्तुत करता है ताकि इसकी डिफ़ॉल्ट अनुमान विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके, जिससे समय-श्रृंखला पूर्वानुमान समस्याओं पर विभिन्न बेयसियन तकनीकों—जिसमें MCMS, MAP और वेरिएशनल इन्फरेंस (Variational Inference) शामिल हैं—का विस्तृत तुलनात्मक अध्ययन सक्षम हो सके।
यह शोध पत्र बहुभिन्नरूपी स्थानिक और स्थानिक-सामयिक सहप्रसरण फलनों (covariance functions) के निर्माण के लिए एक नए "परावर्तक असममित" (reflective asymmetric) प्रतिमान को प्रस्तुत करता है जो मौजूदा मॉडलों का विस्तार करता है, लैग्रेंजियन दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर फिट और पूर्वानुमान प्रदर्शन के साथ अधिक संक्षिप्त पैरामीट्रिकरण प्रदान करता है, और पर्यावरणीय डेटा विश्लेषण में व्यापक प्रयोज्यता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र ट्रायंगुलेबल मैनिफोल्ड्स (triangulable manifolds) पर रिग्रेशन के लिए अनबैलेंस्ड हार वेवलेट ट्री एनसेम्बल्स (unbalanced Haar wavelet tree ensembles) का परिचय देता है, जो एक ऐसी विधि है जो क्लाइमेट एनोमली मॉडलिंग जैसे कार्यों में क्लासिकल ट्री एनसेम्बल्स और नॉन-अडेप्टिव वेवलेट्स से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए जियोडेसिक-अडेप्टेड ऑर्थोगोनल वेवलेट सिस्टम का निर्माण करती है और साथ ही बायेसियन अनसर्टेन्टी क्वांटिफिकेशन (Bayesian uncertainty quantification) भी प्रदान करती है।
यह शोध पत्र सीमित और असीमित वर्णमाला (alphabet) व्यवस्थाओं के तहत बर्नौली उत्पाद मॉडलों (Bernoulli product models) में अधिकतम अनदेखी संभावना (maximum unseen probability) के लिए गैर-एसिम्प्टोटिक (nonasymptotic), वितरण-मुक्त (distribution-free) विश्वास सीमाएँ विकसित करता है, उनकी निकट-इष्टतमता (near-optimality) स्थापित करता है और उन्हें परिमित-नमूना गारंटियों के साथ अनुक्रमिक नमूनाकरण रुकने के नियमों (sequential sampling stopping rules) के निर्माण के लिए लागू करता है।