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यह शोधपत्र पोस्ट-सिलेक्शन एस्टीमेशन में विनर कर्ज़ (winner's curse) को ठीक करने के लिए एक एडेप्टिव एक्सपोनेंशियल रैंडमाइजेशन स्कीम का उपयोग करते हुए एक लचीली कंडीशनल इन्फरेंस पद्धति प्रस्तुत करता है, जो क्लिनिकल ट्रायल्स और मॉडल लीडरबोर्ड जैसे नॉन-पैरामीट्रिक सेटिंग्स में बेहतर कॉन्फिडेंस इंटरवल और व्यापक प्रयोज्यता प्रदान करता है।
यह शोध पत्र यांत्रिकी में अनिश्चितता मात्रा निर्धारण के लिए एक एकीकृत बायेसियन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो फॉरवर्ड और इनवर्स समस्याओं, सरोगेट मॉडलिंग, मॉडल चयन और प्रयोगात्मक डिजाइन को एकीकृत करता है, जिसमें बायोमैकेनिक्स में अंतर्निहित अत्यधिक परिवर्तनशीलता और डेटा चुनौतियों को संबोधित करने पर विशिष्ट ध्यान दिया गया है।
यह शोध पत्र स्पार्स नेगेटिव बाइनोमियल रिग्रेशन के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल वेरिएशनल बायेसियन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो 1% से भी कम गणना समय में MCMC-स्तर की सटीकता प्राप्त करता है, जो उच्च-आयामी ओवरडिस्पर्स काउंट डेटा के लिए मजबूत प्रदर्शन प्रदान करता है और ऐसे परिवेशों में पॉइसन-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र पदानुक्रमित मॉडलों (hierarchical models) में PSIS-LOO विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए आंशिक पूलिंग (partial pooling) और संरचनात्मक उत्तोलन (structural leverage) का उपयोग करते हुए एक क्लोज्ड-फॉर्म ट्राइएज पद्धति प्रस्तुत करता है और एक राव-ब्लैकवेलिसड एस्टिमेटर (RB-LOO) प्रस्तावित करता है जो पूर्ण रिफिटिंग की कम्प्यूटेशनल लागत के बिना सटीक क्रॉस-वैलिडेशन सटीकता प्राप्त करने के लिए रैंडम प्रभावों को मार्जिनलाइज़ करता है।
यह शोध पत्र SDR-COT प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पर्याप्त आयामी न्यूनीकरण (sufficient dimension reduction) विधि है जो प्रतिक्रिया के पूर्ण सशर्त नियम (full conditional law) को संरक्षित करने वाले निम्न-आयामी सहचर निरूपणों (low-dimensional covariate representations) को सीखने के लिए सशर्त इष्टतम परिवहन (conditional optimal transport) और प्रवाह मिलान (flow matching) का लाभ उठाता है, जो यूक्लिडियन और कार्यात्मक डेटा दोनों पर सैद्धांतिक निरंतरता और प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, विशेष रूप से तब जब सूचना सशर्त माध्य से परे तक विस्तृत होती है।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि अनुकूलतम परिवहन (optimal transport) के माध्यम से परिभाषित परिवहन-आधारित क्वांटाइल्स (transport-based quantiles) का इन्फ्लुएंस फंक्शन (influence function), आयामों में एक पोल-प्रकार की विलक्षणता (pole-type singularity) प्रदर्शित करता है जिसमें अनंत द्वितीय क्षण (infinite second moments) होते हैं, जो एकचर क्वांटाइल्स (univariate quantiles) के सीमित इन्फ्लुएंस फंक्शन्स के बिल्कुल विपरीत है और अनुभवजन्य अनुमानों (empirical estimates) में स्थिर-प्रकार के गैर-गाऊसी उतार-चढ़ाव (stable-type non-Gaussian fluctuations) का सुझाव देता है।
यह शोध पत्र केवल प्रतिक्रिया दरों को अधिकतम करने के बजाय, अनुमानकों (estimators) के माध्य वर्ग त्रुटि (mean squared error) को न्यूनतम करने के लिए, संभाव्यता सर्वेक्षणों में गैर-प्रतिक्रिया अनुवर्ती संसाधनों (nonresponse follow-up resources) को इष्टतम रूप से आवंटित करने की एक विधि प्रस्तावित करता है और एक ऑस्ट्रेलियाई कृषि सर्वेक्षण के डेटा का उपयोग करके इसके अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र विलंबित या आंशिक फीडबैक के साथ अनुक्रमिक परिकल्पना परीक्षण (sequential hypothesis testing) को सक्षम करने के लिए और परिमित-नमूना गलत खोज दर (finite-sample false discovery rate) नियंत्रण सुनिश्चित करते हुए 'जनरलाइज्ड अल्फा-इन्वेस्टिंग विद फीडबैक' (GAIF) और इसके अनुकूली वेरिएंट्स का प्रस्ताव करता है, और आगे इस ढांचे को अनुकूलित स्कोर चयन के अनुकूलता विश्लेषण (optimality analysis) के साथ ऑनलाइन कॉन्फॉर्मल टेस्टिंग तक विस्तारित करता है।
यह शोध पत्र रिप्रेजेंटेशन-अवेयर डिस्ट्रीब्यूशनली रोबस्ट एस्टीमेशन (READ) का प्रस्ताव करता है, जो एक वासरस्टीन DRO ढांचा है जो रोबस्टनेस ज्योमेट्री को निर्देशित करने के लिए बाहरी निम्न-आयामी रिप्रेजेंटेशन्स का लाभ उठाता है, जिससे वितरण संबंधी बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशनल शिफ्ट्स) के दौरान अनावश्यक रूढ़िवादिता को कम करते हुए इन्फरेंस और ट्रांसफर लर्निंग प्रदर्शन में सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र भौतिकी-आधारित बैटरी सिम्युलेटर्स के लिए बेयसियन पैरामीटर अनुमान और मॉडल चयन को त्वरित करने के लिए दो नए एल्गोरिदम, SOBER और BASQ पेश करता है, जिससे मॉडल संरेखण, पहचान क्षमता और डेटा अवलोकन संबंधी चुनौतियों का समाधान किया जा सके ताकि नवीन बैटरी सामग्रियों की खोज को सुगम बनाया जा सके।