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Conformalized Rate-Adaptive Sensing

यह शोध पत्र कॉन्फॉर्मलाइज्ड रेट-एडेप्टिव सेंसिंग (CoRAS) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो उच्च संभावना के साथ पुनर्रचना त्रुटि (reconstruction error) को एक लक्षित स्तर से नीचे रखने के लिए इमेज अधिग्रहण दरों को गतिशील रूप से समायोजित करती है, जो प्रारंभिक पुनर्रचना व्यवहार के आधार पर स्टॉपिंग टाइम का अनुमान लगाकर और उसे कैलिब्रेट करके किया जाता है, जिससे कठिन पुनर्रचना वाली छवियों के लिए संसाधनों को प्राथमिकता देते हुए औसत मापनों को कम किया जाता है।

Jiawei Yang, Yao Zhang2026-07-30
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Bayesian Plackett--Luce latent block models for ranked data

यह शोध पत्र एक बेयसियन प्लैकेट-लूस लेटेंट ब्लॉक मॉडल प्रस्तुत करता है जो स्वचालित क्लस्टर चयन के लिए स्वतंत्र ग्नेडिन प्रायर और एक सुलभ एमसीएमसी (MCMC) सैंपलर का उपयोग करते हुए, रैंक किए गए डेटा को संक्षिप्त रूप से निरूपित करने के लिए मूल्यांकनकर्ताओं और वस्तुओं को संयुक्त रूप से क्लस्टर करता है, जिसके अनुप्रयोग कैंसर जीन अभिव्यक्ति रैंकिंग के भीतर ऊतक-संचालित संरचनाओं को उजागर करने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं।

Lapo Santi, Nial Friel, Valeria Vitelli2026-07-30
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Breaking the Curse with BAND: Nonparametric Distribution Estimation in High Dimensions

यह शोध पत्र BAND को प्रस्तुत करता है, जो एक स्पार्स बेयसियन नेटवर्क दृष्टिकोण है जो उच्च-आयामी मिश्रित डेटा के लिए बहुपद अभिसरण दर (polynomial convergence rates) प्राप्त करके बहुभिन्नरूपी वितरण अनुमान में आयामीता के अभिशाप (curse of dimensionality) पर विजय प्राप्त करता है, और शास्त्रीय गैर-स्पार्स विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Shuo-Chieh Huang, Chien-Ming Chi, Jau-er Chen2026-07-30
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Recovering the Target Hazard Ratio Under Nonproportional Hazards Induced by an Omitted Covariate: Simulation-based Approach

यह शोध पत्र एक सिमुलेशन-आधारित विधि का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो एक सही ढंग से निर्दिष्ट मॉडल से लक्षित खतरा अनुपात (हज़ार्ड रेशियो) को पुनर्प्राप्त करती है, जो कि देखे गए डेटा को घेरने वाले उत्तरजीविता वक्रों (सर्वाइवल कर्व्स) के सबसे तंग बैंड को उत्पन्न करने वाले मान की पहचान करके किया जाता है, जो न्यूनतम धारणाओं के तहत छूटे हुए सहचरों (कोवेरियेट्स) और गैर-आनुपातिक खतरों के कारण होने वाले पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है।

Jong-Hyeon Jeong2026-07-30
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Comparative Review of Modern Competing Risk Methods in High-dimensional Settings

यह अध्ययन उच्च-आयामी प्रतिस्पर्धी जोखिम विश्लेषण (high-dimensional competing risk analysis) के लिए दंडित प्रतिगमन (penalized regression), बूस्टिंग (boosting), रैंडम फॉरेस्ट (random forest) और डीप लर्निंग विधियों का एक व्यापक तुलनात्मक मूल्यांकन प्रदान करता है, जो यह प्रकट करता है कि कॉक्सबूस्ट (CoxBoost) बेहतर फॉल्स डिस्कवरी नियंत्रण और स्थिरता प्रदान करता है, साथ ही चर चयन (variable selection), सटीकता और अंशांकन (calibration) के संदर्भ में अन्य दृष्टिकोणों की विशिष्ट शक्तियों और सीमाओं को रेखांकित करता है।

Paul M. Djangang, Summer S. Han, Nilotpal Sanyal2026-07-29
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A Generalized Tangent Approximation based Variational Inference Framework for Strongly Super-Gaussian Likelihoods

यह शोध पत्र एक नवीन वेरिएशनल इन्फरेंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्ट्रॉन्गली सुपर-गौसियन लाइकलीहुड्स को संभालने के लिए टेंजेंट एप्रोक्सिमेशन और कॉन्वेक्स डुअलिटी का उपयोग करता है, जो प्रमाणित अभिसरण गारंटी (convergence guarantees), निकट-मिनिमैक्स इष्टतम जोखिम सीमाएं (near-minimax optimal risk bounds) और मौजूदा ब्लैक-बॉक्स या मॉडल-विशिष्ट विधियों की तुलना में बेहतर स्केलेबिलिटी प्रदान करता है।

Somjit Roy, Pritam Dey, Debdeep Pati, Bani K. Mallick2026-07-29
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Clustering data with values missing at random using scale mixtures of multivariate skew-normal distributions

यह शोधपत्र रैंडम मिसिंग वैल्यूज (missing values at random) वाले डेटा के मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग के लिए एक संवर्धित EM-प्रकार के एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो स्क्यूनेस (skewness), हेवी टेल्स (heavy tails) और अपूर्ण अवलोकनों को एक साथ संभालने के लिए मल्टीवेरिएट स्क्यू-नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन के फाईनाइट मिक्सचर ऑफ स्केल मिक्सचर्स के विस्तार के माध्यम से कार्य करता है।

Jason Pillay, Cristina Tortora, Antonio Punzo, Andriette Bekker2026-07-29
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Bayesian weighted discrete-time dynamic models for association football prediction

यह शोध पत्र एक बेयसियन भारित विविक्त-समय गतिशील मॉडलिंग ढांचे (Bayesian weighted discrete-time dynamic modeling framework) को प्रस्तुत करता है जो समय-परिवर्तनीय टीम क्षमताओं को लचीले ढंग से ट्रैक करने के लिए स्पाइक और स्लैब हाइपरप्रायर्स (spike and slab hyperpriors) के माध्यम से अनुकूली संकुचन (adaptive shrinkage) का उपयोग करता है, जो प्रमुख यूरोपीय फुटबॉल लीगों में मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन प्रदर्शित करता है और ओपन-सोर्स आर पैकेज `footBayes` में कार्यान्वित है।

Roberto Macrì-Demartino, Leonardo Egidi, Nicola Torelli2026-07-29
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Towards Efficient Inference under Nonmonotone Missingness with General Imputation

यह शोध पत्र रिस्ट्रिक्टेड एनोवा हाइरार्की (RAY) एस्टिमेटर प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन कार्यात्मक अपघटन विधि है जो गैर-मोनोटोनिक मिसिंगनेस के तहत पैरामीटर इन्फरेंस के लिए सेमीपैरामेट्रिकली एफिशिएंट एस्टिमेटर का एक गणनीय, क्लोज्ड-फॉर्म सन्निकटन प्रदान करती है, जबकि दक्षता और विभिन्न इम्प्यूटेशन रणनीतियों में अनुकूलन क्षमता पर सैद्धांतिक गारंटी भी देती है।

Qi Xu, Lorenzo Testa, Jing Lei, Kathryn Roeder2026-07-29
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Conformal changepoint localization

यह शोधपत्र CONCH को प्रस्तुत करता है, जो एक वितरण-मुक्त (distribution-free) एल्गोरिदम है जो गारंटीकृत कवरेज और घटते सेट आकार के साथ चेंजपॉइंट लोकलाइजेशन के लिए परिमित-नमूना विश्वास सेट (finite-sample confidence sets) निर्मित करने हेतु विनिमय क्षमता (exchangeability) और एक नव-सिद्ध कॉन्फॉर्मल नेयमैन-पियर्सन लेम्मा का लाभ उठाता है, जो सभी वितरण-मुक्त विधियों के बीच इसकी सार्वभौमिकता स्थापित करता है।

Rohan Hore, Aaditya Ramdas2026-07-29