📊 statistics

Bayesian Empirical Bayes: Simultaneous Inference from Probabilistic Symmetries

यह शोधपत्र बेयसियन एम्पिरिकल बेयस (BEB) प्रस्तुत करता है, जो एक सामान्यीकृत ढांचा है जो समवर्ती अनुमान (simultaneous inference) के लिए शास्त्रीय विधियों का विस्तार करता है और जटिल संरचनाओं जैसे कि ऐरे (arrays), सहचरों (covariates) और स्थानिक प्रक्रियाओं (spatial processes) को संभालने के लिए संभाव्यता समरूपताओं (probabilistic symmetries) और एर्गोडिक अपघटन (ergodic decompositions) का लाभ उठाता है, जिसे स्केलेबल वेरिएशनल और न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम द्वारा समर्थित किया गया है।

Bohan Wu, Eli N. Weinstein, David M. Blei2026-08-20
📊 statistics

Robust Deep Mixture Models

यह शोध पत्र एक सुदृढ़ डीप मिक्स्चर मॉडल प्रस्तावित करता है जो संपूर्ण लेटेंट पदानुक्रम (latent hierarchy) में सुसंगत हेवी-टेल्ड रोबस्टनेस को प्रसारित करने के लिए पाथवे-वाइज शेयर्ड स्केल-मिक्स्चर निर्माण का उपयोग करता है, जिससे यह दूषित और हेवी-टेल्ड स्थितियों के तहत क्लस्टरिंग कार्यों में मानक डीप गॉसियन मिक्स्चर मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करते हुए पदानुक्रमित पार्सिमनी (hierarchical parsimony) बनाए रखता है।

Jinran Wu, Geoffrey J. McLachlan2026-08-20
📊 statistics

Debiased Inference for AI-Generated Data without Gold-Standard Labels: Identification via Multiple Imperfect Measurements

यह शोध पत्र डिबायस्ड इन्फरेंस विद मल्टीपल इम्परफेक्ट मेजरमेंट्स (DMM) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो एक कंडीशनल इंडिपेंडेंस धारणा के तहत कई त्रुटिपूर्ण एआई मापों को संयोजित करके, गोल्ड-स्टैंडर्ड लेबल के बिना एआई-जनरेटेड डेटा के लिए वैध सांख्यिकीय अनुमान को सक्षम बनाता है।

Naoki Egami, Sooahn Shin2026-08-20
📊 statistics

Causal Mediation Analysis for an Interrupted Time Series: Stabilized Mediator Weighting with an Application to a Vehicle Emissions Policy

यह शोध पत्र इंटरप्टेड टाइम सीरीज़ डिज़ाइनों में कॉज़ल मीडिएशन विश्लेषण के लिए एक स्टेबलाइज्ड मीडिएटर वेटिंग विधि प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन और ओंटारियो के 2019 ड्राइव क्लीन प्रोग्राम टर्मिनेशन के एक अनुप्रयोग के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह अनवेटेड एस्टिमेटर्स की तुलना में अप्रत्यक्ष प्रभावों के लिए पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से कम करता है और कवरेज में सुधार करता है।

Shalini Jayanetti, Sumeet Kalia2026-08-20
🧬 biology

Adaptive therapy under parametric, structural, and measurement uncertainty

यह अध्ययन एक बेयज़ियन-कैलिब्रेटेड लोटका-वोल्टेरा मॉडल का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि जबकि एडेप्टिव थेरेपी विभिन्न अनिश्चितताओं के तहत प्रोस्टेट कैंसर के रोगियों में रोग की प्रगति को मजबूती से विलंबित कर सकती है, यह निरंतर ट्यूमर भार के कारण मेटास्टेसिस के जोखिम को बढ़ा सकती है और यदि मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन या नॉन-आइडेंटिफिएबिलिटी को पर्याप्त रूप से संबोधित नहीं किया जाता है, तो यह अविश्वसनीय भविष्यवाणियों के प्रति संवेदनशील बनी रहती है।

Alexander P Browning, Rebecca M Crossley, Ryan J Murphy, Helen Byrne, Sara Hamis2026-08-20
📊 statistics

Centroid-Referenced Mahalanobis Matching (CRM): A Scalable, Representation-Based Framework for Causal Inference in Large Observational Studies

यह शोध पत्र सेंट्रॉइड-रेफरेन्स्ड महलानोबिस मैचिंग (CRM) का प्रस्ताव करता है, जो एक स्केलेबल, रिप्रेजेंटेशन-आधारित फ्रेमवर्क है जो स्पष्ट सपोर्ट डायग्नोस्टिक्स और क्रिटियो (Criteo) जैसे डेटासेट्स पर मजबूत बड़े पैमाने के प्रदर्शन के साथ कुशल कॉज़ल इन्फरेंस प्राप्त करने के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे ग्लोबल पेयरवाइज सर्च को रेफरेंस कोऑर्डिनेट्स में स्ट्रैटिफाइड सैंपलिंग से बदलता है।

Keming Hu, Yingpei He2026-08-20
📊 statistics

A seamless dose-optimization design for monotherapy and combination therapy

यह शोध पत्र एक निर्बाध, मॉडल-सहायता प्राप्त बेयसियन डिज़ाइन का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक खुराक-खोज विधियों की सीमाओं को दूर करने और नैदानिक वास्तविकताओं के अनुरूप होने के लिए रणनीतिक रोगी बैकफिलिंग के साथ मोनोथेरेपी और कॉम्बिनेशन थेरेपी दोनों का अनुकूल रूप से मूल्यांकन करता है ताकि आधुनिक ऑन्कोलॉजी एजेंटों के लिए खुराक चयन को अनुकूलित किया जा सके।

Kentaro Takeda, Masahiro Kojima2026-08-20
📊 statistics

ProxyGuard: Direct Reliability Inference for Randomized Data Release Mechanisms with Shared Targets

प्रॉक्सीगार्ड (ProxyGuard) एक सांख्यिकीय ढांचा है जो एक सीलबंद लक्षित सेट (sealed target set) का उपयोग करके रैंडमाइज्ड डेटा रिलीज तंत्रों में फॉल्स-पॉजिटिव और फॉल्स-नेगेटिव त्रुटियों को नियंत्रित करता है ताकि परिमित-नमूना विश्वसनीयता गारंटी (finite-sample reliability guarantees) प्रदान की जा सके, जो नेमड-रिलीज़ सर्टिफिकेशन के लिए मजबूती बनाए रखते हुए प्रत्यक्ष साझा-लक्ष्य मूल्यांकनों में सांख्यिकीय शक्ति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Dipesh Tharu Mahato, Pramod Dhungana2026-08-20
📊 statistics

gridcp: Fast Online Changepoint Detection in Python

यह शोध पत्र **gridcp** को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स पायथन पैकेज है जो ऑफलाइन टेस्ट स्टैटिस्टिक्स को एक स्पार्स ज्योमेट्रिक ग्रिड के अनुकूल बनाकर कुशल, रीयल-टाइम ऑनलाइन चेंजपॉइंट डिटेक्शन को सक्षम बनाता है, जिससे विविध सांख्यिकीय मॉडलों में सटीक कैलिब्रेशन और कम डिटेक्शन विलंब प्रदान करते हुए लॉगरिदमिक कम्प्यूटेशनल और मेमोरी कॉम्प्लेक्सिटी प्राप्त की जाती है।

Per August Jarval Moen, Sebastian Grau Nielsen, Espen Bjørge Urheim, Martin Tveten, Ingrid Kristine Glad2026-08-20
📊 statistics

Regularised Iterative Generalised Least Squares with Optimal Selection of the Hyper-Parameter for Identifying Nonlinear Phenomenological Models

यह शोध पत्र एक नियमितीकृत पुनरावृत्ति सामान्यीकृत न्यूनतम वर्ग विधि (regularised iterative generalised least squares method) प्रस्तुत करता है, जिसमें रिज रिग्रेशन हाइपर-पैरामीटर को इष्टतम रूप से चुनने के लिए एक स्वचालित, सूचना-सैद्धांतिक दृष्टिकोण का उपयोग किया गया है, जो विषम विसंगति (heteroscedastic) और क्रमिक रूप से सह-संबंधित (serially correlated) डेटा की उपस्थिति में भ्रमित मापदंडों वाले गैर-रेखीय घटनात्मक मॉडलों (nonlinear phenomenological models) की विश्वसनीय पहचान को सक्षम बनाता है।

Mark Cary, Charles Bokor2026-08-20