📊 statistics

On the magnitude, sign and ranking of recanting-twin path-specific effects

यह शोध पत्र उनके परिमाण अंतरों पर गैर-प्राचलिक (non-parametric) सीमाओं को व्युत्पन्न करके और सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करके कि संकेत (sign) और रैंकिंग संबंधी असहमति बार-बार होती है और मध्यवर्ती भ्रमकारकों (intermediate confounders) में अव्यक्त सहसंबंधों से, विशेष रूप से गैर-एकदिष्ट (non-monotonic) परिवेशों में, अत्यधिक प्रभावित होती है, प्राकृतिक पथ-विशिष्ट प्रभावों के सन्निकटन (approximations) के रूप में रिकेंटिंग-ट्विन पथ-विशिष्ट प्रभावों की विश्वसनीयता का व्यवस्थित मूल्यांकन करता है।

Tran Trong Khoi Le, Pham Hien Trang Tu, Nhat Long Ngo, Tat-Thang Vo2026-07-29
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Nonparametric Bayesian inference for the Gini-Simpson index

यह शोध पत्र गिनी-सिम्पसन विविधता सूचकांक (Gini-Simpson diversity index) के आकलन के लिए पारंपरिक सममित डिरिचलेट (symmetric Dirichlet) और फर्ग्यूसन डिरिचलेट प्रक्रिया (Ferguson Dirichlet process) प्रायर्स की सीमाओं की आलोचना करता है और एक पैरामीटर-निर्भर डिरिचलेट विनिर्देश (parameter-dependent Dirichlet specification) तथा एक पॉइसन-डिरिचलेट ढांचे (Poisson-Dirichlet framework) सहित वैकल्पिक मॉडलों का प्रस्ताव करता है, जो बेहतर विश्लेषणात्मक सुगमता और एक ऐसा पश्च माध्य (posterior mean) प्रदान करते हैं जो शास्त्रीय निष्पक्ष अनुमान को पूर्व अपेक्षाओं के साथ संयोजित करता है।

Pier Giovanni Bissiri, Riccardo Corradin, Andrea Ongaro2026-07-29
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Bias-corrected Cox regression with AI-extracted covariates via calibration summary statistics

यह शोध पत्र कॉक्स प्रोपोर्शनल हैजर्ड्स मॉडल्स के लिए एक बायस-करेक्शन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो नैइव (naive) अनुमानों और कॉन्फिडेंस इंटरवल्स को समायोजित करने के लिए AI-एक्सट्रैक्टेड कोवेरिएट्स से प्राप्त सारांश अंशांकन सांख्यिकी (summary calibration statistics) का उपयोग करता है, जिससे उन बड़े पैमाने के ऑब्जर्वेशनल अध्ययनों में पूर्वाग्रह को कम किया जा सके और वैध निष्कर्ष सुनिश्चित किया जा सके जहाँ केवल एक्सट्रैक्टेड डेटा और सटीकता मेट्रिक्स ही उपलब्ध होते हैं।

Arjun Sondhi2026-07-29
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High-dimensional Change-point Detection Using Generalized Homogeneity Metrics

यह शोध पत्र उच्च-आयामी स्वतंत्र अनुक्रमों (high-dimensional independent sequences) में सामान्य वितरण परिवर्तन-बिंदुओं (distributional change-points) का पता लगाने और उन्हें स्थानीयकृत करने के लिए एक नवीन दूरी-आधारित पद्धति प्रस्तावित करता है, जो उच्च-आयामी मध्यम नमूना आकार ढांचे (high-dimensional medium sample size framework) के तहत अपनी सैद्धांतिक निरंतरता स्थापित करता है और सिमुलेशन एवं वास्तविक वित्तीय डेटा अनुप्रयोगों के माध्यम से अपने उत्कृष्ट प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है।

Shubhadeep Chakraborty, Runmin Wang, Xianyang Zhang2026-07-28
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Weighted Low-Rank Matrix Approximation: Acceleration and Applications

यह शोध पत्र भारित निम्न-रैंक मैट्रिक्स सन्निकटन (weighted low-rank matrix approximation) के लिए एक एकीकृत प्रथम-क्रम अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पर्याप्त कम्प्यूटेशनल लाभ प्राप्त करने के लिए नेस्टरोव मोमेंटम (Nesterov momentum) और नियमितकृत एंडरसन त्वरण (regularized Anderson acceleration) को समाहित करता है, जिससे सामान्यीकृत रैखिक निम्न-रैंक मॉडल और मैट्रिक्स पूर्णता (matrix completion) एवं लॉजिस्टिक मॉडलिंग जैसे विविध अनुप्रयोगों के लिए स्केलेबल समाधान सक्षम होते हैं।

Elena Tuzhilina, Trevor Hastie2026-07-28
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Nonparametric method of structural break detection in stochastic time series regression model

यह शोध पत्र बिना किसी विशिष्ट पैरामीट्रिक रूपों को माने, स्टोकेस्टिक टाइम सीरीज़ रिग्रेशन मॉडल के कंडिशनल मीन (conditional mean) और/या वेरिएंस (variance) में स्ट्रक्चरल ब्रेक्स का पता लगाने और उन्हें सटीक रूप से स्थानीयकृत करने के लिए एक नवीन नॉनपैरामीट्रिक टेस्ट प्रस्तावित करता है, जो सैद्धांतिक गारंटियों, व्यापक सिमुलेशन और बिटकॉइन की कीमतों और गूगल सर्च वॉल्यूम के एक वास्तविक अनुप्रयोग के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Archi Roy, Moumanti Podder, Soudeep Deb2026-07-28
📊 statistics

Microfoundation Inference for Strategic Prediction

यह शोध पत्र अनुकूल परिवहन (ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट) और लागत-समायोजित उपयोगिता अधिकतमकरण का उपयोग करते हुए रणनीतिक एजेंट प्रतिक्रियाओं के वितरण मानचित्र को अनुमानित करने के लिए एक कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है, जिससे परफॉर्मेटिव प्रेडिक्शन परिदृश्यों में दीर्घकालिक सामाजिक प्रभावों की भविष्यवाणी करना सक्षम हो सके।

Daniele Bracale, Subha Maity, Felipe Maia Polo, Seamus Somerstep, Moulinath Banerjee, Yuekai Sun2026-07-28
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A note on auxiliary mixture sampling for Bayesian Poisson models

यह शोध पत्र बेयसियन पॉइसन मॉडल के लिए सहायक मिश्रण नमूनाकरण (auxiliary mixture sampling) में गलत गॉसियन सन्निकटन (Gaussian approximations) के कारण होने वाली अभिसरण समस्याओं (convergence issues) की पहचान करता है और एक सुदृढ़, अनुकूलनीय एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो सिम्युलेटेड और वास्तविक डेटासेट में विश्वसनीय प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स चरणों को शामिल करता है।

Aldo Gardini, Fedele Greco, Carlo Trivisano2026-07-28
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nimblewomble: An R package for Bayesian Wombling with nimble

यह शोध पत्र nimblewomble का परिचय देता है, जो एक R पैकेज है जो पॉइंट-रेफरेंस्ड स्थानिक डेटा के लिए गॉसियन प्रोसेस मॉडल को लागू करके और अनिश्चितता परिमाणीकरण के साथ कर्व्स पर परिवर्तन की दरों पर भविष्य कहनेवाला अनुमान प्रदान करके वॉमलिंग (सीमा विश्लेषण) करने के लिए nimble बायेसियन पदानुक्रमित मॉडलिंग भाषा का उपयोग करता है।

Aritra Halder, Sudipto Banerjee2026-07-28
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Fast approximate estimation of conditional Shapley values when using a linear explainer

यह शोध पत्र तीन नई विधियों को प्रस्तुत करता है, जिसमें एक सटीक दृष्टिकोण और दो अनुमानित दृष्टिकोण शामिल हैं, जो रैखिक मॉडलों के लिए सभी उप-मॉडलों की संयुक्त रूप से गणना करके कंडीशनल शापली मानों (Shapley values) का तेजी से और सटीक रूप से अनुमान लगाने के लिए कंस्ट्रेंड गॉसियन मार्कोव रैंडम फील्ड सिद्धांत और स्पार्स मैट्रिक्स बीजगणित का लाभ उठाते हैं, जिससे सटीकता को बनाए रखते हुए या उसमें सुधार करते हुए मौजूदा क्रमिक या पुनरावृत्ति तकनीकों की तुलना में गणना समय में काफी कमी आती है।

Fredrik Lohne Aanes2026-07-28