stat.ME पेपर | Gist.Science

Beyond Local Independence: High-Dimensional Latent Class Graphical Models with Shared Block Structure

यह शोधपत्र क्रमबद्ध डेटा (ordinal data) के लिए एक उच्च-आयामी लेटेंट क्लास ग्राफिकल मॉडल प्रस्तावित करता है जो क्लास-विशिष्ट, ब्लॉक-संरचित निर्भरताओं को शामिल करके स्थानीय स्वतंत्रता (local independence) की धारणा को शिथिल करता है, और लेटेंट क्लासेस, साझा ब्लॉक विभाजनों और स्पार्स डिपेंडेंस ग्राफ्स को सटीक रूप से रिकवर करने के लिए सिद्ध परिमित-नमूना निरंतरता (finite-sample consistency) वाले एक स्केलेबल तीन-चरणीय एस्टिमेटर का परिचय देता है।

Seunghyun Lee, Yuqi Gu2026-06-30

📊 statistics

Multi-Source Transfer Learning of Sparse Single-Index Models

यह शोध पत्र स्पार्स सिंगल-इंडेक्स मॉडल्स के लिए एक गोपनीयता-संरक्षण करने वाले, स्रोत-डेटा-मुक्त ट्रांसफर लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो सारांश सांख्यिकी (summary statistics) को स्थानांतरित करने के लिए सामान्यीकृत स्टाइन लेम्मा (generalized Stein's lemma) का उपयोग करता है और अज्ञात गैर-रैखिकताओं को अनुकूल रूप से कैप्चर करने के लिए एक मल्टीलेयर पर्सेप्ट्रॉन का उपयोग करता है, जिससे यह मौजूदा रैखिक-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ye Tian2026-06-30

🔬 physics

The Squealer: Sensification of model exploration and model misfit

यह शोध पत्र "द स्क्वीलर" (The Squealer) को प्रस्तुत करता है, जो एक संवादात्मक विधि है जो वास्तविक समय में श्रव्य फीडबैक प्रदान करती है—जैसे-जैसे मॉडल-डेटा विसंगति बढ़ती है, इसकी आवाज़ का स्तर और अप्रियता भी बढ़ती जाती है—ताकि उपयोगकर्ताओं को विभिन्न सांख्यिकीय मॉडलों के फिट होने का दृश्य रूप से अन्वेषण करने और आकलन करने में सहायता मिल सके।

Andrew Gelman, Andrew H. Jaffe, Eliot Carlson, Philip Greengard2026-06-30

📊 statistics

Beyond Equidistant Assumptions: An Autoregressive Ordered Stereotype Model for Ordinal Time Series

यह शोध पत्र ऑटोरिग्रेसिव ऑर्डरड स्टीरियोटाइप मॉडल (AR-OSM) प्रस्तुत करता है, जो एक क्रमिक समय श्रृंखला (ordinal time series) के लिए एक नवीन ढांचा है जो लैग्ड रिस्पॉन्स कोवेरिएट्स के माध्यम से सीरियल डिपेंडेंस को कैप्चर करता है और साथ ही प्रतिबंधात्मक इक्विडिस्टेंट कैटेगरी धारणा को समाप्त करता है, जिससे शिशु की नींद की अवस्था विश्लेषण जैसे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अधिक लचीला दृष्टिकोण प्राप्त होता है।

Anna Nalpantidi, Dimitris Karlis, Daniel Fernández2026-06-30

📊 statistics

Optimal Posterior E-values with Non-Convex Parameter Sets with Applications to Voting Systems

यह शोधपत्र एक कुशल फ्रैंक-वोल्डे (Frank-Wolfe) एल्गोरिदम का उपयोग करके अनुक्रमिक सांख्यिकीय परीक्षण के लिए इष्टतम पश्चवर्ती ई-मूलों (posterior e-values) का एक सिद्धांत विकसित करता है ताकि गैर-उत्तल (non-convex) पैरामीटर सेटों को संभाला जा सके, और फ्रांसीसी 2022 राष्ट्रपति चुनाव के डेटा पर कोंडोर्सेट (Condorcet), बोर्डा (Borda), और शुलज़ (Schulze) मतदान प्रणालियों के अनुप्रयोगों के माध्यम से इसकी उत्कृष्ट शक्ति और नमूना आकार दक्षता को प्रदर्शित करता है।

Adrienne Tuynman, Timothée Mathieu2026-06-30

📊 statistics

Multiscale Dynamic Dependence Estimation over Networks

यह शोध पत्र Net-LSW फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो कोवेरिएंस संरचना (covariance structure) में नेटवर्क टोपोलॉजी को स्पष्ट रूप से शामिल करके गैर-स्थिर बहुभिन्न चर समय श्रृंखला (nonstationary multivariate time series) में बहुस्तरीय, समय-परिवर्तित निर्भरताओं को मॉडल करने के लिए एक नवीन दृष्टिकोण है, जो विकसित होते स्थानीय आंशिक सहसंबंध ग्राफों (local partial correlation graphs) के अनुमान को सक्षम बनाता है और प्रमुख वित्तीय संकटों के दौरान वैश्विक बैंक नेटवर्क के भीतर प्रणालीगत बदलावों का विश्लेषण करने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Cristian F. Jiménez-Varón, Marina I. Knight, Matthew A. Nunes2026-06-30

📊 statistics

Tilted sensitivity analysis in matched observational studies

यह शोध पत्र मिलित अवलोकनात्मक अध्ययनों (matched observational studies) के लिए एक नई "झुकी हुई" (tilted) संवेदनशीलता विश्लेषण प्रक्रिया प्रस्तुत करता है जो कई नियंत्रणों वाले परिवेश में सबसे खराब स्थिति वाले वितरणों और डिज़ाइन संवेदनशीलता के लिए क्लोज्ड-फॉर्म समाधान प्रदान करता है, जिससे पारंपरिक विधियों की तुलना में मजबूती और अनुकूलन क्षमता में सुधार होता है।

Colin B. Fogarty2026-06-29

📊 statistics

Eigengap Sparsity for Covariance Parsimony

यह शोध पत्र "आइगेनगैप स्पैरसिटी" (eigengap sparsity) प्रस्तुत करता है, जो आइगेनवैल्यू-इक्वलाइजेशन ट्रेडऑफ़्स का लाभ उठाने वाला कोवेरिएंस पार्सिमनी (covariance parimony) का एक रिलैक्सेशन है और इसे एक मोनोटोन कोन (monotone cone) पर एक प्रोजेक्टेड ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम के माध्यम से हल किया जाता है, जो प्रभावी रूप से सैंपल आइगेनवैल्यूज के आइसोटोनिक रिग्रेशन के माध्यम से कोवेरिएंस पार्सिमनी को श्रिंकेज (shrinkage) से जोड़ता है।

Tom Szwagier, Guillaume Olikier, Xavier Pennec2026-06-29

⚛️ high-energy experiments

On Focusing Statistical Power for Searches and Measurements in Particle Physics

यह शोध पत्र मानक लाइकलीहुड रेशियो टेस्ट के विकल्प के रूप में एक वैकल्पिक टेस्ट स्टैटिस्टिक का प्रस्ताव करता है जो कण भौतिकविदों को पैरामीटर स्पेस के विशिष्ट, भौतिकी-प्रेरित क्षेत्रों पर सांख्यिकीय शक्ति केंद्रित करने की अनुमति देता है, जो वैध कॉन्फिडेंस इंटरवल के लिए क्रिटिकल वैल्यूज को कुशलतापूर्वक कैलिब्रेट करने हेतु मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए हिग्स और डार्क मैटर खोजों में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

James Carzon, Aishik Ghosh, Rafael Izbicki, Ann Lee, Luca Masserano, Daniel Whiteson2026-06-29

📊 statistics

Non-Linear Model-Based Sequential Decision-Making in Agriculture

यह शोध पत्र गैर-रैखिक मॉडल-आधारित बैंडिट एल्गोरिदम विकसित करता है जो उर्वरक प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए अनुकूलन योग्य निर्णय लेने के साथ यांत्रिक यील्ड-रिस्पॉन्स मॉडलों को एकीकृत करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि सैद्धांतिक विश्लेषण और फील्ड ट्रायल सिमुलेशन के माध्यम से यह व्याख्यात्मक दृष्टिकोण नॉन-पैरामीट्रिक बेसलाइन की तुलना में तेज़ शिक्षण और उच्च लाभ प्राप्त करता है।

Sakshi Arya, Wentao Lin2026-06-29

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