2390 पेपर
यह शोध पत्र लैपलेसियन ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट (LapOT) का प्रस्ताव करता है, जो क्लस्टर-जागरूक मिलान प्राप्त करने के लिए क्वाड्रेटिक लैपलेसियन टर्म्स के साथ ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट को नियमित करने के लिए एक नवीन फ्रेमवर्क है और अंतर्निहित क्लस्टर संरचनाओं वाले पॉइंट क्लाउड्स में सुसंगत विभाजन उत्पन्न करने के लिए रिफाइंड सिमल्टेनियस क्लस्टरिंग (RSC) को पेश करता है।
यह शोध पत्र डिस्क्रीट स्थानिक रैंडम फील्ड्स (discrete spatial random fields) को मॉडल करने के लिए पारंपरिक मार्कोव रैंडम फील्ड्स (Markov random fields) के एक कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल और सैद्धांतिक रूप से सुव्यवस्थित विकल्प के रूप में एक नवीन मिक्सचर ऑफ डायरेक्टेड ग्राफिकल मॉडल्स (MDGMs) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो सटीक MRFs की उच्च कम्प्यूटेशनल लागत या स्यूडो-लाइक्लीहुड अनुमानों (pseudo-likelihood approximations) की सीमाओं के बिना वैध पोस्टीरियर इन्फरेंस (posterior inference) सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक दंडित सामान्य कोपुला मिश्रित मॉडल (penalized generalized copula mixed model) प्रस्तावित करता है जो विषमता को ध्यान में रखते हुए बीमाकर्ताओं के बीच सूचनाओं का प्रभावी ढंग से आदान-प्रदान करने के लिए मिश्रित-प्रभाव मार्जिनल मॉडलों को कंपनी-विशिष्ट निर्भरता संरचनाओं के साथ एकीकृत करता है, ताकि अंतर-कंपनी हानि आरक्षित स्थिरता में सुधार किया जा सके, भविष्य कहनेवाला परिवर्तनशीलता को कम किया जा सके और जोखिम पूंजी आवश्यकताओं को कम किया जा सके।
यह शोध पत्र कंडीशनल एक्सट्रीम्स फ्रेमवर्क और एक स्क्यू-जियोमेट्रिक जेन्सन-शैनन डाइवर्जेंस पर आधारित मल्टीवेरिएट एक्सट्रीम्स के लिए एक नवीन, गणनात्मक रूप से कुशल क्लस्टरिंग पद्धति प्रस्तावित करता है, जो समान टेल डिपेंडेंस वाले रैंडम वेक्टर्स को प्रभावी ढंग से समूहित करता है और सिमुलेशन एवं वास्तविक मौसम संबंधी अनुप्रयोगों दोनों में मौजूदा दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र 'मिसिंग एट रैंडम' (MAR) और 'मिसिंग कम्प्लीटली कंडिशनली एट रैंडम' (MCCAR) मान्यताओं के तहत औसत और सशर्त उपचार प्रभावों के लिए कुशल अनुमानकों का विस्तार करके पॉलिसी लर्निंग में लुप्त उपचार डेटा की चुनौती को संबोधित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि MAR-आधारित अनुमानक वैध और अधिक कुशल दोनों हैं और प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि निकट-ओरेकलल प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए लुप्त होने वाले तंत्र को सही ढंग से निर्दिष्ट करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।
यह शोध पत्र एक नवीन A/B-परीक्षण प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है जो सहमत कार्यों (agreeing actions) से उत्पन्न होने वाले शोर को समाप्त करने के लिए पॉलिसी ओवरलैप और -ऑफ-पॉलिसी एस्टीमेशन का लाभ उठाता है, जिससे मानक विधियों की तुलना में उपचार प्रभावों (treatment effects) के मूल्यांकन में भिन्नता (variance) कम होती है और गति आती है।
यह शोध पत्र पोस्ट हॉक नॉनपैरामेट्रिक सांख्यिकीय प्रक्रियाओं का प्रस्ताव करता है जो यह पहचानते हैं कि बहुभिन्नरूपी समय श्रृंखला (मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़) में पता चले परिवर्तन के लिए कौन से विशिष्ट निर्देशांक या निर्देशांकों के ब्लॉक जिम्मेदार हैं, जो टाइप I त्रुटि नियंत्रण के लिए सैद्धांतिक गारंटी प्रदान करते हैं और सिमुलेशन एवं वास्तविक-डेटा प्रयोगों के माध्यम से मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र एक एकीकृत पूर्ण-डेटा संभावना ढांचा (complete-data likelihood framework) प्रस्तावित करता है जो आंशिक रूप से प्रेक्षित गतिशील नेटवर्क पर संक्रमण के समय (latent infection times), मापन त्रुटियों और बाहरी संक्रमण स्रोतों के साथ संक्रामक रोग संचरण के कठोर सांख्यिकीय अनुमान को सक्षम करने के लिए SEIR महामारी गतिशीलता, स्थिति-निर्भर नेटवर्क विकास और अवलोकन तंत्र को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र संभाव्य (प्रोबेबिलिटी) और गैर-संभाव्य (नॉन-प्रोबेबिलिटी) नमूनों को एकीकृत करने के लिए नियतात्मक प्रेडिक्टिव मीन मैचिंग मास इम्प्यूटेशन अनुमानकों का प्रस्ताव और सत्यापन करता है, जो मॉडल विनिर्देशन और मिसस्पेसिफिकेशन दोनों के तहत उनकी सैद्धांतिक निरंतरता और विचरण गुणों को स्थापित करते हुए सिमुलेशन और जॉब वैकेंसी डेटा के एक अनुभवजन्य अनुप्रयोग के माध्यम से उनकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं।
यह शोधपत्र मल्टी-आइटम, मल्टी-पीरियड इन्वेंटरी सिस्टम के लिए मानक ए/बी (A/B) टेस्टिंग डिज़ाइनों में निहित व्यवस्थित पूर्वाग्रहों की जांच करता है जो टेम्पोरल कैरीओवर और कैनिबलाइजेशन के कारण होते हैं, और एक पेयरवाइज (pairwise) प्रायोगिक डिज़ाइन का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो इन इंटरफेरेंस प्रभावों को प्रभावी ढंग से कम करता है।