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यह शोध पत्र स्थानिक रूप से परिवर्तनशील मापदंडों वाले भिन्नात्मक स्टोकेस्टिक आंशिक अवकल समीकरणों पर आधारित एक लचीले गॉसियन रैंडम फील्ड मॉडल को प्रस्तुत करता है, जो सिमुलेशन और केस स्टडीज के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि उपयुक्त दंड (penalization) ओवरफिटिंग को रोकता है, जबकि गैर-स्थिरता (non-stationarity) को कैप्चर करने बनाम भिन्नात्मक सहजता (fractional smoothness) के सापेक्ष लाभ विशिष्ट अनुप्रयोगों पर निर्भर करते हैं।
यह शोध पत्र एंडपॉइंट-करेक्टेड हिल्बर्ट ट्रांसफॉर्म (ecHT) का एक सिद्धांत-आधारित, क्लोज्ड-फॉर्म विश्लेषण प्रस्तुत करता है जो व्यवस्थित चरण और आयाम पूर्वाग्रहों को समाप्त करने के लिए एक इष्टतम स्केलर अंशांकन व्युत्पन्न करता है और अपरिहार्य त्रुटि फर्शों (error floors) का लक्षण वर्णन करता है, जिससे वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए सटीक, कम-विलंबता वाले चरण अनुमान को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोधपत्र नेटवर्क के लिए एक गतिशील बेयसियन प्रेडिक्टिव सिंथेसिस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो कैलिब्रेटेड एज प्रेडिक्शन प्रदान करने और नेटवर्क डायनेमिक्स के विकसित होने के साथ प्रमुख संरचनात्मक तंत्रों की पहचान करने के लिए समय-परिवर्तनीय भारों के साथ कई संरचनात्मक तंत्र पूर्वानुमानों को अनुकूल रूप से संयोजित करता है।
यह शोध पत्र "वेरिएंस डेल्टाज़" (variance deltas) को प्रस्तुत करता है, जो एक संवादात्मक सॉफ़्टवेयर सिस्टम है जो अनऑब्ज़र्वेशनल अध्ययनों में पोस्टीरियर अनिश्चितता को विज़ुअलाइज़ और स्पष्ट करता है, जिसमें अनऑब्ज़र्व्ड जानकारी को एक ट्री स्ट्रक्चर में व्यवस्थित किया गया है ताकि यह पहचाना जा सके कि कौन से मिसिंग डेटा सबसेट्स रुचि के मात्राओं (quantities of interest) के बारे में अनिश्चितता को सबसे सार्थक रूप से कम करेंगे।
यह शोध पत्र मिश्रित प्रकार के डेटा (सतत और क्रमिक) के लिए एक सुदृढ़ आउटलेयर पहचान पद्धति प्रस्तावित करता है जो एक लेटेंट गॉसियन मॉडल और मिनिमम कोवेरिएंस डिटरमिनेंट एस्टिमेटर का उपयोग करता है ताकि कम फाल्स पॉजिटिव दरों को बनाए रखते हुए प्रभावी ढंग से विसंगतियों का पता लगाया जा सके, जैसा कि सिमुलेशन और एक वास्तविक एयरबीएनबी (Airbnb) डेटासेट अनुप्रयोग के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र एक नवीन "स्प्लाइन क्लॉक" (spline clock) मॉडल प्रस्तुत करता है जो आणविक अनुक्रम डेटा से समय-परिवर्तित विकासवादी दरों को लचीले ढंग से और सटीक रूप से पुनर्गठित करने के लिए असजातीय निरंतर-समय मार्कोव श्रृंखलाओं (inhomogeneous continuous-time Markov chains) और क्यूबिक बी-स्प्लाइन्स (cubic B-splines) का उपयोग करता है, जो फोमी वायरस और SARS-CoV-2 से संबंधित सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों, दोनों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र एक एकीकृत तीन-चरणीय भारण (वेटिंग) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो केस-कंट्रोल अध्ययनों में परिणाम-निर्भर नमूनाकरण पूर्वाग्रह (आउटकम-डिपेंडेंट सैंपलिंग बायस) को ठीक करता है ताकि मार्जिनल स्ट्रक्चरल मॉडलिंग के संदर्भ में कुल और पथ-विशिष्ट कारण प्रभावों, जिसमें मध्यस्थता प्रभाव भी शामिल हैं, का सटीक अनुमान लगाया जा सके।
यह शोध पत्र -PSD प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल स्टाइन विसंगति (Stein discrepancy) विधि है जो निर्माण को सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो मैक्सिमाइजेशन समस्या के रूप में पुनर्गठित करती है ताकि उच्च-डिग्री बहुपद सन्निकटन (high-degree polynomial approximations) में देखी गई सांख्यिकीय शक्ति के घातीय क्षय (exponential decay) को रोका जा सके, जिससे रैखिक-समय जटिलता (linear-time complexity) के साथ स्थिर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र e2eTD को प्रस्तुत करता है, जो बड़े पदानुक्रमित (hierarchical) समय श्रृंखलाओं के सुसंगत संभाव्य पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए एक तेज़ और स्केलेबल विधि है, जो सीधे समुच्चय श्रृंखलाओं (aggregate series) के एक छोटे उपसमुच्चय की भविष्यवाणी करती है और एक नवीन संभाव्य टॉप-डाउन सैंपलिंग एल्गोरिदम के माध्यम से उन्हें निचले स्तर तक प्रसारित करती है, जिससे न्यूनतम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ प्रमुख रिटेल डेटासेट्स पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक रैखिकीकरण तकनीक (linearization technique) प्रस्तावित करके कम्युन्सुरेट प्रायर (commensurate priors) का उपयोग करते हुए बेयसियन नमूना आकार निर्धारण में गैर-एकदिष्टता (nonmonotonicity) और व्याख्यात्मकता संबंधी मुद्दों को संबोधित करता है, जो एक विश्लेषणात्मक सूत्र और ऐतिहासिक डेटा की प्रासंगिकता की प्रायिकता का प्रतिनिधित्व करने वाले व्याख्यात्मक भार (interpretable weights) प्रदान करता है, जिससे नैदानिक परीक्षण डिजाइन के लिए विशेषज्ञ परामर्श (expert elicitation) सुगम होता है।