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📊 statistics

Bayesian Seasonal Adjustment for Survey Time Series

यह शोध पत्र एक बेयसियन डायनेमिक मिनी-मैक्स फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक X-11/X-12-ARIMA मौसमी समायोजन में सुधार करने के लिए एक बेसिक स्ट्रक्चरल मॉडल में समय-परिवर्तनीय सैंपलिंग त्रुटि विचरणों को समाहित करता है, जिससे सटीक विश्वसनीय अंतराल (credible intervals) और दिशात्मक परिवर्तन की संभावनाएँ प्रदान की जाती हैं, और यह प्रदर्शित किया जाता है कि सर्वेक्षण डेटा में देखे गए मौसमी उतार-चढ़ाव अक्सर वास्तविक मौसमी बदलाव के बजाय माप संबंधी शोर (measurement noise) से उत्पन्न होते हैं।

Siu-Ming Tam2026-07-21
📊 statistics

National Versus Domain: Coverage Properties of HB Credible Intervals Under Survey Redesign

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि पदानुक्रमित बेयस (HB) विश्वसनीय अंतराल (credible intervals) लगभग नाममात्र राष्ट्रीय कवरेज बनाए रखते हैं और असूचित स्तरों (unsampled strata) से जुड़े स्ट्रेस-टेस्ट परिदृश्यों के तहत शास्त्रीय प्रत्यक्ष अनुमानकों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, रोजगार और बेरोजगारी के लिए उनका डोमेन-स्तरीय कवरेज नाममात्र से नीचे रहता है क्योंकि यह श्रिंकेज बायस (shrinkage bias) के कारण होता है जिसे पूर्व संवेदनशीलता (prior sensitivity) या एमएसई (MSE) समायोजन द्वारा सुधारा नहीं जा सकता है।

Siu-Ming Tam2026-07-21
📊 statistics

Efficient Sequential Evaluation of Large Language Models

यह शोध पत्र टेस्ट सुपरमार्टिंगेल (test supermartingales) के माध्यम से कॉन्फिडेंस सीक्वेंस (confidence sequences) का निर्माण करके और मूल्यांकन लागत को कम करने के लिए एडेप्टिव क्वेरीइंग नियमों (adaptive querying rules) को डिजाइन करके बड़े भाषा मॉडलों के कुशल अनुक्रमिक मूल्यांकन (sequential evaluation) के लिए एक ढांचा प्रस्तावित करता है, जबकि यह भी प्रकट करता है कि सरल यूनिफॉर्म सैंपलिंग (uniform sampling) कभी-कभी जटिल एडेप्टिव रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है क्योंकि इसमें प्रेडिक्शन मिसमैच (prediction mismatches) और डिस्ट्रीब्यूशन स्पाइकीनेस (distribution spikiness) होती है।

Chia-Yu Hsu, Shubhanshu Shekhar2026-07-21
📊 statistics

Calibrating Semantic Uncertainty from Observable Language-Model Probabilities

यह शोधपत्र एक "सिमेंटिक मैप" (semantic map) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एक लैंग्वेज मॉडल की शब्द-स्तर की संभावनाओं और अर्थपूर्ण अवस्था-स्तर की अनिश्चितताओं के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे अर्ध-पैरामीट्रिक अंशांकन (semiparametric calibration) के माध्यम से पेशेवर निर्णय लेने के लिए ऑडिट करने योग्य और पैराफ्रेस-स्थिर (paraphrase-stable) पोस्टीरियर अनुमानों का निष्कर्षण सक्षम होता है।

Matthew F. Dixon2026-07-21
📊 statistics

A general framework for computation and estimation using the saddlepoint approximation

यह शोध पत्र एक एकीकृत ढांचे और एक साथ चलने वाले R पैकेज को प्रस्तुत करता है जो जटिल सांख्यिकीय मॉडलों के लिए सैडलपॉइंट सन्निकटन (सैडलपॉइंट एप्रोक्सिमेशन) के निर्माण, गणना और नैदानिक मूल्यांकन को स्वचालित करता है, जिससे पिछले कार्यान्वयन बाधाओं को दूर किया जा सकता है और वहां कुशल लाइकलीहुड-आधारित अनुमान सक्षम किया जा सकता है जहां सटीक लाइकलीहुड अगम्य होती है।

Godrick Oketch, Rachel M. Fewster, Jesse Goodman2026-07-21
📊 statistics

E-Values For Multiplicity Control In Multiverse Analysis

यह शोध पत्र मल्टीवर्स विश्लेषणों में फॉल्स डिस्कवरी रेट (false discovery rate) को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए जनरलाइज्ड लीनियर मॉडल्स के भीतर p-to-e कैलिब्रेशन का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण यूनिवर्सल और सॉफ्ट-रैंक e-वैल्यूज़ की तुलना में सांख्यिकीय शक्ति (statistical power) में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और किशोरों में तकनीक के उपयोग और मानसिक स्वास्थ्य संबंधी समस्याओं के बीच संबंधों की सफलतापूर्वक पहचान करता है।

Paul Rognon-Vael, David Rossell2026-07-21
🔬 materials science

Fitting the topology of synthetic particle systems with a novel graph representation

यह शोध पत्र एक नवीन ग्राफ-आधारित प्रतिनिधित्व प्रस्तुत करता है जो पर्सिस्टेंट होमोलॉजी (persistent homology) के माध्यम से कण प्रणाली टोपोलॉजी (particle system topology) के गणनात्मक रूप से कुशल फिटिंग को सक्षम बनाता है, जिससे प्रमुख रूपात्मक विशेषताओं को संरक्षित करते हुए वास्तविक सामग्रियों के साथ सिंथेटिक 3D छवियों की संरचनात्मक और टोपोलॉजिकल समानता में सुधार होता है।

Martin Alexander Memmesheimer, Claudia Redenbach2026-07-21
📊 statistics

A Globally Calibrated Bayesian Optimal Phase II Design for Adaptive Enrichment Trials

यह शोध पत्र एडेप्टिव एनरिचमेंट ट्रायल्स के लिए एक पाथवाइज ग्लोबली कैलिब्रेटेड बेयसियन ऑप्टिमल फेज II (BOP2) डिजाइन प्रस्तावित करता है जो ग्लोबल टाइप I एरर रेट को कड़ाई से नियंत्रित करने के लिए ऑल-कमर और बायोमार्कर-पॉजिटिव सबग्रुप्स के लिए निर्णय थ्रेशोल्ड को संयुक्त रूप से कैलिब्रेट करता है और पूर्व-निर्धारित ब्रांचिंग नियमों के माध्यम से कुशल उपचार विकास को सक्षम बनाता है।

Masahiro Kojima, Hisato Sunami, Masaaki Kuriki2026-07-21
📊 statistics

Assessing the Impact of Model Assumptions in Network Meta-Regression: A Simulation Study

यह सिमुलेशन अध्ययन प्रदर्शित करता है कि नेटवर्क मेटा-विश्लेषण में प्रभाव संशोधन (effect modification) की अनदेखी करने से पक्षपाती अनुमान प्राप्त होते हैं, जबकि वैध उपचार प्रभाव तुलनाओं और विश्वसनीय चिकित्सा निर्णय लेने को सुनिश्चित करने के लिए नेटवर्क मेटा-रिग्रेशन मॉडल का चयन नेटवर्क संरचना और विषमता (heterogeneity) के स्तरों के साथ सावधानीपूर्वक संरेखित किया जाना चाहिए।

Nana-adjoa Kwarteng, Guido Schwarzer, Adriani Nikolakopoulou, Theodoros Evrenoglou2026-07-21
📊 statistics

Comparing Missing Data Methods for Estimating Average Treatment Effects Under Time-Varying Confounding: A Simulation Study

यह सिमुलेशन अध्ययन समय-परिवर्तनीय कन्फाउंडिंग (time-varying confounding) के तहत औसत उपचार प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए विभिन्न लुप्त डेटा इम्प्यूटेशन विधियों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि मल्टीपल इम्प्यूटेशन (multiple imputation) पूर्वाग्रह को कम करने और कवरेज में सुधार करने में अन्य दृष्टिकोणों की तुलना में आम तौर पर बेहतर प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से तब जब लुप्त होने की प्रक्रियाएं जटिल हों।

Ben Swallow, Lars Brestrich, Victor Velasco-Pardo2026-07-21