stat.ME पेपर | Gist.Science

Wasserstein Projection Tests: Higher-Order Asymptotics and Connections to Empirical Likelihood

यह शोध पत्र वॉसरस्टीन प्रोजेक्शन परीक्षणों (Wasserstein Projection tests) के लिए उच्च-क्रम की स्पर्शोन्मुख थ्योरी (higher-order asymptotic theory) स्थापित करता है, जो परिमित-नमूना अंशांकन (finite-sample calibration) और शक्ति (power) में सुधार के लिए एड्जवर्थ विस्तार (Edgeworth expansions) और बारलेट सुधार (Bartlett corrections) को व्युत्पन्न करता है, साथ ही सैद्धांतिक विश्लेषण और संख्यात्मक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि अवकलज-आधारित वक्रता (derivative-based curvature) द्वारा नियंत्रित व्यवस्थाओं में इनका प्रदर्शन एम्पेरिकल लाइकलीहुड (Empirical Likelihood) और हॉटेलिंग $T^2$ (Hotelling's $T^2$ ) की तुलना में श्रेष्ठ है।

Sirui Lin, Jose Blanchet, Peter Glynn, Viet Anh Nguyen2026-08-18

📊 statistics

Pairwise Target Rotation for Factor Models

यह शोध पत्र एक नए व्याख्यात्मक सूचकांक (interpretability index) और एक संगत युग्म लक्ष्य घूर्णन विधि (pairwise target rotation method) का प्रस्ताव करता है जो लेटेंट संरचनाओं की रिकवरी और खोजपूर्ण कारक विश्लेषण (exploratory factor analysis) मॉडलों की सार्थकता में सुधार करने के लिए पूर्व ज्ञान संबंधी अर्थ संबंधी जानकारी (a priori semantic information) को प्रभावी ढंग से शामिल करता है।

Justin Philip Tuazon, Gia Mizrane Abubo, Joemari Olea2026-08-18

📊 statistics

Effect modification and non-collapsibility leads to conflicting treatment decisions: a review of marginal and conditional estimands and recommendations for decision-making

यह शोध पत्र इस बात की समीक्षा करता है कि कैसे प्रभाव संशोधन (effect modification) और गैर-संकुलनीयता (non-collapsibility) की संयुक्त उपस्थिति सीमांत (marginal) और सप्रतिबंध (conditional) अनुमानों को विरोधाभासी उपचार रैंकिंग प्रदान करने के लिए प्रेरित कर सकती है, और यह निर्णय लेने के लिए व्यावहारिक सिफारिशें प्रदान करता है जो लक्षित जनसंख्या के लिए दोनों प्रकार के अनुमान उत्पन्न करने हेतु बहु-स्तरीय नेटवर्क मेटा-रिग्रेशन का लाभ उठाते हैं।

David M. Phillippo, Antonio Remiro-Azócar, Anna Heath, Gianluca Baio, Sofia Dias, A. E. Ades, Nicky J. Welton2026-08-18

📈 economics

A Neyman-Orthogonalization Approach to the Incidental Parameter Problem in Likelihood Models

यह शोधपत्र एक ऐसी विधि प्रस्तावित करता है जो मनमाने क्रम $q$ तक अनिश्चित मापदंडों (nuisance parameters) के प्रति ऑर्थोगोनल (orthogonal) होने वाले लाइकलीहुड-आधारित अनुमानित समीकरणों का निर्माण करती है, जिससे फिक्स्ड इफेक्ट्स वाले मॉडलों में इंसीडेंटल पैरामीटर समस्या को कम किया जा सके और अनिश्चित रूप से अनुमानित अनिश्चित मापदंडों के बावजूद सुदृढ़ अनुमान (robust inference) सक्षम हो सके।

Stéphane Bonhomme, Koen Jochmans, Martin Weidner2026-08-18

📊 statistics

Spatial Confounding in Multivariate Areal Data Analysis

यह शोध पत्र एक बेयसियन को-रीजनलाइज्ड फ्रेमवर्क के भीतर विश्लेषण और डेटा जनरेशन दोनों दृष्टिकोणों का उपयोग करते हुए मल्टीवेरिएट एरियल डेटा में स्थानिक भ्रम (स्पेशियल कन्फाउंडिंग) की जांच करता है, जो सिमुलेशन और अमेरिकी काउंटी-स्तरीय स्वास्थ्य डेटा द्वारा प्रमाणित करता है कि पारंपरिक पदानुक्रमित स्थानिक मॉडल स्थानिक भ्रम और मिसस्पेसिफाइड संरचनाओं की उपस्थिति में भी प्रतिगमन गुणांकों (रिग्रेशन कोएफिशिएंट्स) के अनुमान के लिए प्रभावी बने रहते हैं।

Kyle Lin Wu, Sudipto Banerjee2026-08-18

📊 statistics

Network Meta-Analysis of survival outcomes with non-proportional hazards using flexible M-splines

यह शोध पत्र समय-से-घटना (time-to-event) परिणामों में गैर-आनुपातिक खतरों (non-proportional hazards) को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए M-splines और एक नवीन भारित रैंडम वॉक प्रायर (weighted random walk prior) का उपयोग करते हुए एक लचीला नेटवर्क मेटा-एनालिसिस मॉडल प्रस्तावित करता है, जिसे R पैकेज `multinma` में कार्यान्वित किया गया है और नॉन-स्मॉल सेल लंग कैंसर डेटा पर प्रदर्शित किया गया है।

David M. Phillippo, Ayman Sadek, Hugo Pedder, Nicky J. Welton2026-08-18

📈 economics

Synthetic Control with Weight Uncertainty: Robust Identification and Statistical Inference

यह शोध पत्र एक सुदृढ़ सिंथेटिक कंट्रोल पद्धति प्रस्तावित करता है जो भार (weights) के अनिश्चितता वर्ग पर 'वर्स्ट-केस ऑप्टिमाइज़ेशन' के माध्यम से एक नया "वेट-रोबस्ट" उपचार प्रभाव (treatment effect) परिभाषित करता है, जो तब भी वैध सांख्यिकीय अनुमान प्रदान करता है जब मानक पहचान स्थितियाँ विफल हो जाती हैं या भार दुर्बल रूप से निर्धारित होते हैं।

Taehyeon Koo, Zijian Guo2026-08-18

📊 statistics

Measuring the Prevalence of Policy Violating Content with ML Assisted Sampling and LLM Labeling

यह शोध पत्र एक डिज़ाइन-आधारित मापन प्रणाली प्रस्तुत करता है जो विभिन्न उपयोगकर्ता खंडों में नीति-उल्लंघन करने वाली सामग्री की व्यापकता का कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से अनुमान लगाने के लिए एमएल-सहायता प्राप्त संभाव्यता नमूनाकरण (ML-assisted probability sampling) को एलएलएम लेबलिंग (LLM labeling) के साथ जोड़ती है, जबकि सांख्यिकीय निष्पक्षता और लागत-प्रभावशीलता को बनाए रखती है।

Attila Dobi, Aravindh Manickavasagam, Benjamin Thompson, Xiaohan Yang, Faisal Farooq2026-08-18

📊 statistics

Compositional Boundaries for Density Fusion

यह शोध पत्र स्थापित करता है कि सामान्यीकृत भारित रैखिक पूलिंग (normalized weighted linear pooling) एकमात्र निरंतर द्विआधारी संलयन नियम (continuous binary fusion rule) है जो वितरित अनिश्चितता प्रबंधन के लिए क्रम-अपरिवर्तनीय पदानुक्रमित निष्पादन (order-invariant hierarchical execution) की गारंटी देता है, जबकि यह प्रदर्शित करता है कि एंडपॉइंट-टू-कैंडिडेट $f$ -डाइवर्जेंस बैलेंसिंग या गॉसियन मिश्रणों का स्टेपवाइज़ कंप्रेशन जैसे वैकल्पिक दृष्टिकोण विशिष्ट ज्यामितीय या अनुरूपता बाधाओं (geometric or congruence constraints) के बिना इस संरचनात्मक गुण को बनाए रखने में विफल रहते हैं।

Ratan Bahadur Thapa, Ali Darijani, Jürgen Beyerer, Steffen Staab2026-08-18

📊 statistics

On WAIC for Dependent Data: A Covariance-Corrected Framework with Linear-Time Complexity

यह शोधपत्र CC-WAIC प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कुशल, रैखिक-समय ढांचा है जो पूर्ण पश्च सहप्रसरण संरचनाओं (full posterior covariance structures) को शामिल करके आश्रित डेटा के लिए वाइडली एप्लिकेबल इंफॉर्मेशन क्राइटेरियन (Widely Applicable Information Criterion) को सुधारता है, जिससे अनुक्रमिक और स्थानिक रूप से सहसंबंधित परिवेशों में सटीक बेयसियन मॉडल चयन के लिए एक सैद्धांतिक रूप से सुदृढ़ और स्केलेबल समाधान प्रदान किया जाता है।

Safaa K. Kadhem2026-08-18

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