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यह शोध पत्र परस्पर क्रिया करने वाले सर्वेक्षण प्रोटोकॉल के तहत जनसंख्या प्रचुरता को सटीक रूप से मापने के लिए एक रोबस्ट विचलन अनुमानक (robust variance estimator) के साथ एक दो-चरणीय अनुमान ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो नमूना हानि और पहचान हस्तक्षेप को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है और पारंपरिक बेयसियन पदानुक्रमित मॉडलों की तुलना में अधिक विश्वसनीय अनिश्चितता अनुमान प्रदान करता है।
2026 फीफा विश्व कप के 'विदिन-मैच केस-क्रॉसओवर' विश्लेषण का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन पाता है कि अनिवार्य हाइड्रेशन ब्रेक समग्र मैच मोमेंटम या अपेक्षित गोलों को महत्वपूर्ण रूप से नहीं बदलते हैं, हालांकि वे सहजता से आगे बढ़ रही टीमों के लिए दबाव में एक छोटी, खोजपूर्ण गिरावट का कारण बन सकते हैं।
यह शोध पत्र मार्जिनल-फ्री नॉनलीनियर श्रिंकेज (MENS) को प्रस्तुत करता है, जो नॉन-पैरानॉर्मल मॉडल्स के लिए एक सुदृढ़ और स्पर्शोन्मुख रूप से इष्टतम सहप्रसरण अनुमानक (covariance estimator) है, जो भारी-पूंछ वाले (heavy-tailed) और असममित वित्तीय प्रतिफल (asymmetric financial returns) के लिए उच्च-आयामी पोर्टफोलियो आवंटन में सुधार करने हेतु रैंक-आधारित मार्जिनल इनवेरिएंस को नॉनलीनियर श्रिंकेज के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र R और Python के लिए `focus` और `focus-cpt` सॉफ्टवेयर पैकेज प्रस्तुत करता है, जो एकचर (univariate) और बहुचर (multivariate) डेटा स्ट्रीम्स में तेज़ ऑनलाइन चेंजपॉइंट डिटेक्शन के लिए सटीक, कुशल एल्गोरिदम के एक परिवार को लागू करते हैं, जो सन्निकटन (approximations) के बिना लॉगरिदमिक कम्प्यूटेशनल जटिलता प्राप्त करने के लिए चेंजपॉइंट उम्मीदवारों और डेटा संरचना के बीच ज्यामितीय संबंध का लाभ उठाते हैं।
यह शोध पत्र सशर्त बहुभिन्नीय चरम मान मॉडल (conditional multivariate extreme value model) का एक पूर्णतः पैरामीट्रिक विस्तार प्रस्तावित करता है जो एसिम्प्टोटिक रूप से स्वतंत्र चरम घटनाओं (asymptotically independent extreme events) के लिए कुशल, उच्च-आयामी अनुमान सक्षम करने हेतु विरल ग्राफिक संरचनाओं (sparse graphical structures) को सम्मिलित करता है, जिससे मौजूदा अर्ध-पैरामीट्रिक और एसिम्प्टोटिक रूप से आश्रित दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र "चीप परम्यूटेशन टेस्ट्स" (cheap permutation tests) प्रस्तुत करता है, जो व्यक्तिगत बिंदुओं के बजाय डेटा बिन (data bins) को क्रमपरिवर्तित (permute) करके वितरण और स्वतंत्रता परीक्षणों को त्वरित करने की एक विधि है, जिससे मानक क्रमपरिवर्तन परीक्षणों के सटीक फॉल्स पॉजिटिव नियंत्रण और मिनिमैक्स इष्टतमता (minimax optimality) को बनाए रखते हुए एकल सांख्यिकीय मूल्यांकन के तुलनीय कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र दोहरी-खंडित (double-truncated) जीवनकाल डेटा के पैरामीट्रिक वितरण परिवारों के लिए एक कोलमोगोरोव-स्मिरनोव-प्रकार का परीक्षण प्रस्तावित करता है, जो निर्भरता को समझाने के लिए कोपुला मॉडलों का उपयोग करता है और सिमुलेशन तथा जर्मन उद्यमों के जीवनकाल के एक अनुप्रयोग के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है जो आयु-सजातीय क्लोजर हज़ार्ड (age-homogeneous closure hazard) की परिकल्पना को खारिज करता है।
यह शोध पत्र इस सामान्य गलतफहमी को सुधारता है कि विल्कोक्सन-मैन-व्हिटनी परीक्षण वितरणों की समानता () या स्टोकेस्टिक प्रभुत्व का आकलन करता है, बल्कि यह प्रदर्शित करता है कि यह विशेष रूप से यह परीक्षण करता है कि कर्व के नीचे का क्षेत्र (AUC) 0.5 के बराबर है, साथ ही इस मानकीकृत सांख्यिकी के लिए व्युत्पन्न स्पर्शोन्मुखी वितरण और परिमित नमूना पूर्वाग्रह सुधार भी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र पोटेंशियल आउटकम्स फ्रेमवर्क (potential outcomes framework) और एक व्यावहारिक केस स्टडी का उपयोग करता है ताकि रेडियोथेरेपी में मॉडल-आधारित नैदानिक मूल्यांकन में आमतौर पर उपयोग की जाने वाली विधि के तहत, एक नए उपचार के तहत देखे गए परिणामों की पूर्व-मौजूदा मॉडलों से अनुमानित परिणामों के साथ तुलना करते समय, वैध औसत उपचार प्रभाव (average treatment effect) अनुमान के लिए आवश्यक शर्तों को स्पष्ट किया जा सके।
यह तकनीकी नोट जांच करता है कि अज्ञात हस्तक्षेप (interference) कैसे डिफरेंस-इन-डिफरेंसेस डिजाइनों में SUTVA धारणा का उल्लंघन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि मानक एस्टिमैंड (estimand) अतिरिक्त धारणाओं को लागू किए बिना विशिष्ट प्रभावों के बजाय कारण प्रभावों के एक कंट्रास्ट (contrast) की पहचान करता है, एक बिंदु जिसे कार्ड और क्रूगर (1994) के न्यूनतम मजदूरी अध्ययन के पुनरीक्षण के माध्यम से स्पष्ट किया गया है।