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Estimating probabilities of multivariate failure sets based on pairwise tail dependence coefficients

यह शोध पत्र एक पैरामीट्रिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो पूर्णतः धनात्मक अपघटन (completely positive decompositions) के माध्यम से मैक्स-लीनियर मॉडल (max-linear models) बनाने के लिए युग्मवार पूंछ निर्भरता गुणांकों (pairwise tail dependence coefficients) का उपयोग करता है, जिससे वित्त और जलवायु विज्ञान जैसे क्षेत्रों में चरम घटनाओं के लिए बहुभिन्निकीय विफलता प्रायिकताओं (multivariate failure probabilities) का कुशल अनुमान लगाना सक्षम होता है।

Anna Kiriliouk, Chen Zhou2026-07-13
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Improving Precision of RCT-Based CATE Estimation using Data Borrowing with Double Calibration

यह शोध पत्र R-OSCAR का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ दो-चरणीय ढांचा है जो रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल्स में कंडीशनल एवरेज ट्रीटमेंट इफेक्ट के अनुमान की सटीकता में सुधार करने के लिए बड़े ऑब्जर्वेशनल स्टडीज का लाभ उठाता है, जिससे आउटकम प्रेडिक्शन्स को कैलिब्रेट और बायस को ठीक किया जा सके, और इस प्रकार अनबायस्डनेस बनाए रखते हुए हेट्रोजेनियस ट्रीटमेंट इफेक्ट्स का पता लगाने के लिए आवश्यक सैंपल साइज को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Amir Asiaee, Chiara Di Gravio, Cole Beck, Yuting Mei, Samhita Pal, Jared D. Huling2026-07-13
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CLEAR: Calibrated Learning for Epistemic and Aleatoric Risk

यह शोध पत्र CLEAR का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा अंशांकन (कैलिब्रेशन) तरीका है जो विविध वास्तविक दुनिया के डेटासेट में रिग्रेशन कार्यों के लिए प्रेडिक्टिव इंटरवल्स की कंडीशनल कवरेज और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए एलियटोरिक (aleatoric) और एपिस्टेमिक (epistemic) अनिश्चितता के लिए अलग-अलग मापदंडों को जोड़ता है।

Ilia Azizi, Juraj Bodik, Jakob Heiss, Bin Yu2026-07-13
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Cluster and then Embed: A Modular Approach for Visualization

यह शोध पत्र एक पारदर्शी, मॉड्यूलर विज़ुअलाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो डेटा को क्रमिक रूप से क्लस्टर करने, प्रत्येक क्लस्टर को व्यक्तिगत रूप से एम्बेड करने और फिर स्थानीय संरचना और वैश्विक ज्यामिति दोनों को संरक्षित करने के लिए उन्हें संरेखित करने के माध्यम से t-SNE और UMAP जैसी विधियों में सुधार करता है।

Elizabeth Coda, Ery Arias-Castro, Gal Mishne2026-07-13
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Optimal Spatial Anomaly Detection

यह शोध पत्र एक उत्तल आवरण क्षेत्र दंड (convex hull area penalty) को पेश करके बहुआयामी जाली (multidimensional lattices) में स्थानिक विसंगति क्षेत्रों की संख्या और स्थानों का पता लगाने के लिए एक नवीन विधि प्रस्तावित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि यह सुसंगत अनुमान प्रदान करता है और प्रदर्शन को ज्यामितीय लचीलेपन के साथ संतुलित करते हुए इष्टतम पहचान त्रुटि प्राप्त करता है, जैसा कि सिमुलेशन और समुद्री हीटवेव अनुप्रयोगों के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Baiyu Wang, Chao Zheng2026-07-13
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Central Limit Theorems for Functionals of Persistence Diagrams in Germ-Grain Random Set Models with Applications to Goodness-of-Fit Testing

यह शोध पत्र स्टेबिलाइज़ेशन विधियों (stabilization methods) का उपयोग करते हुए जर्म-ग्रेन रैंडम सेट मॉडल्स (germ-grain random set models) में पर्सिस्टेंस डायग्राम्स के फलनल्स (functionals) के लिए एक सेंट्रल लिमिट थ्योरम स्थापित करता है, और हिस्टोलॉजिकल ब्रेस्ट टिश्यू इमेजेस में स्थानिक अंतःक्रियाओं (spatial interactions) का पता लगाने के लिए गुडनेस-ऑफ-फिट टेस्ट विकसित करने हेतु इन एसिम्प्टोटिक नॉर्मलिटी परिणामों को लागू करता है।

Vesna Gotovac {\DJ}ogaš, Marcela Mandarić2026-07-13
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Inference of large scale relational state processes

यह शोध पत्र उन संबंधपरक अवस्था नेटवर्कों (relational state networks) के मॉडलिंग और अनुमान के लिए एक निरंतर-समय ढांचे (continuous-time framework) का प्रस्ताव करता है जो कई अवस्थाओं के माध्यम से विकसित होते हैं, जिसमें सटीक पैरामीटर रिकवरी प्राप्त करने और मौजूदा बाइनरी-स्टेट दृष्टिकोणों की तुलना में पर्याप्त कम्प्यूटेशनल लाभ प्राप्त करने के लिए पूर्ण घटना इतिहास (full event histories) और पैनल डेटा दोनों के लिए अवस्था-निर्भर सहचरों (state-dependent covariates) और कुशल संभावना-आधारित अनुमान विधियों (likelihood-based estimation methods) का उपयोग किया गया है।

Rūta Juozaitienė, Ernst C. Wit2026-07-13
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An Explicit Link between Extreme Value Theory and Compositional Data Analysis

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके एक्सट्रीम वैल्यू थ्योरी (Extreme Value Theory) और कंपोजिशनल डेटा एनालिसिस (Compositional Data Analysis) के बीच एक स्पष्ट बीजगणितीय संबंध स्थापित करता है कि कैसे उनके संबंधित सहप्रसरण (covariance) और निर्भरता निरूपण सरल रूपांतरणों के माध्यम से जुड़े हुए हैं, जिससे ग्राफिकल मॉडल और आयामी कमी (dimensionality reduction) जैसी सांख्यिकीय विधियों को दोनों क्षेत्रों के बीच स्थानांतरित करना सक्षम बनाया जा सके।

Manuel Hentschel, Sebastian Engelke2026-07-13
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Dynamic Frechet Regression with Feature Selection for Distributional Data

यह शोधपत्र डायनेमिक फ्रेचेट रिग्रेशन (DFR) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो सटीक, व्याख्यात्मक भविष्यवाणियों को उच्च-आयामी परिवेशों में प्राप्त करने के लिए इंडेक्स-अवेयर वेटेड फ्रेचेट मीन्स को ज्योमेट्री-अवेयर स्पार्स मेट्रिक लर्निंग के साथ संयोजित करके वितरण-मान वाले रिस्पॉन्स के इंडेक्स-डिपेंडेंट प्रक्षेपवक्रों (ट्रैजेक्टरीज) को मॉडल करता है।

Kiran Adhikari, Amrutha Dinesh, Mathew Kuttolamadom, Ying Lin2026-07-13
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Maximum Mean Discrepancy with Unequal Sample Sizes via Generalized U-Statistics

यह शोध पत्र सामान्यीकृत U-सांख्यिकी (generalized U-statistics) का लाभ उठाकर असमान नमूना आकारों (unequal sample sizes) के लिए मैक्सिमम मीन डिसक्रेपेंसी (Maximum Mean Discrepancy - MMD) टू-सैंपल टेस्टिंग का विस्तार करता है, जिससे डेटा को त्यागने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, नए स्पर्शोन्मुखी लक्षण वर्णन (asymptotic characterizations) और शक्ति अनुकूलन मानदंड (power optimization criteria) प्रदान किए जाते हैं, और डिजेनरेट अनुमानकों (degenerate estimators) एवं गैर-शून्य MMD मानों के बीच संबंध को स्पष्ट किया जाता है।

Aaron Wei, Milad Jalali, Danica J. Sutherland2026-07-10