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📊 statistics

OASIS: Observation-Aware Simulation-Based Inference via Distributional Matching

OASIS एक सिमुलेशन-आधारित अनुमान (inference) ढांचा है जो अवलोकन मॉडल को सीधे अनुमान प्रक्रिया में समाहित करके और पूर्व नमूनों (prior samples) को पुन: भारित (reweight) करने के लिए मैक्सिमम मीन डिसक्रीपेंसी (Maximum Mean Discrepancy) का उपयोग करके लेटेंट सिम्युलेटर आउटपुट और विकृत वास्तविक-दुनिया के अवलोकनों के बीच के बेमेल को संबोधित करता है, जिससे हस्तनिर्मित सारांशों या न्यूरल सरोगेट्स पर निर्भर किए बिना मजबूत पैरामीटर रिकवरी और सु-कैलिब्रेटेड अनिश्चितता सक्षम होती है।

Arya Farahi, Conghao Zhou, Ritwik Vashistha2026-06-23
📊 statistics

What is your Prior Worth? Effective Sample Size and Sample Size Planning for Gaussian Graphical Models

यह शोध पत्र विशार्ट (Wishart) और जी-विशार्ट (G-Wishart) प्रायोर के अंतर्गत पांच अनुकूलित अनुमानकों (estimators) के माध्यम से एक पूर्व प्रभावी नमूना आकार (prior effective sample size) को औपचारिक रूप देकर गॉसियन ग्राफिकल मॉडल के लिए सिद्धांतपूर्ण नमूना आकार नियोजन की कमी को संबोधित करता है, जिससे शोधकर्ताओं को यह निर्धारित करने में सक्षम बनाया जा सके कि पूर्व सूचना पर हावी होने या निर्णायक एज-आधारित साक्ष्य प्राप्त करने के लिए कितने डेटा आकार की आवश्यकता है।

Giuseppe Arena, Lourens Waldorp, Maarten Marsman2026-06-23
🧬 biology

SPIDER -- Stitched Power-spectra for Inferring Directed information flow from incomplete and asynchronous Experimental Recordings

यह शोध पत्र SPIDER को प्रस्तुत करता है, जो एक गैर-पैरामीट्रिक ढांचा है जो स्थानीय पावर-स्पेक्ट्रल अनुमानों को जोड़कर और लुप्त डेटा को पूरा करके अपूर्ण और अतुल्यकालिक प्रयोगात्मक रिकॉर्डिंग से संपूर्ण-मस्तिष्क निर्देशित सूचना प्रवाह का पुनर्निर्माण करता है, जिससे एक संरक्षित थीटा-बैंड फीडफॉरवर्ड पदानुक्रम प्रकट होता है जो प्रजातियों और माध्यमों में व्याप्त है और जो मानक कनेक्टिविटी विधियों के लिए पहले अप्राप्य था।

Yisi S. Zhang, Daniel Y. Takahashi2026-06-23
📊 statistics

Unbiased estimation of normalized scale-invariant indices under the gamma distribution

यह शोध पत्र सामान्यीकृत स्केल-इनवेरिएंट इंडिसेस (NPRIs) के एक व्यापक वर्ग को प्रस्तुत करता है और गामा वितरण के तहत उनके लिए एक सरल, निष्पक्ष U-सांख्यिकीय एस्टीमेटर (U-statistic estimator) व्युत्पन्न करता है, जो सैद्धांतिक प्रमाणों, सिमुलेशन अध्ययनों और प्रति व्यक्ति जीडीपी डेटा के वास्तविक अनुप्रयोग के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Roberto Vila, Helton Saulo, Felipe Quintino2026-06-23
📊 statistics

Statistical Matching via Schrödinger Bridge beyond Conditional Independence

यह शोध पत्र सांख्यिकीय मिलान (statistical matching) के लिए एक नवीन निर्भरता-जागरूक (dependency-aware) श्रोडिंगर ब्रिज फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक सशर्त स्वतंत्रता धारणा की सीमाओं को पार करने के लिए एक सूचनात्मक संयुक्त वितरण को सीखता है ताकि उन स्थितियों में द्वि-दिशीय प्रतिस्थापन (bidirectional imputation) और भविष्य कहनेवाला उपयोगिता (predictive utility) में सुधार किया जा सके जहाँ प्रबल गुप्त YY--ZZ निर्भरता मौजूद हो।

Eunho Koo, Tongseok Lim, Jinwon Sohn2026-06-23
📊 statistics

Target-Aware Linear Regression Under Distribution Shift

यह शोध पत्र एक प्रतिबंधित मोमेंट-मैचिंग विधि और एक दो-चरणीय अंशांकन (कैलिब्रेशन) दृष्टिकोण के रूप में दो गणनात्मक रूप से सुलभ लक्ष्य-जागरूक अनुमानकों का प्रस्ताव करके बहुभिन्निकीय रैखिक प्रतिगमन (मल्टीवेरिएट लीनियर रिग्रेशन) में वितरण बदलाव (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट) को संबोधित करता है—जो बंद-रूप (क्लोज्ड-फॉर्म) स्पर्शोन्मुख प्रदर्शन गारंटी प्रदान करते हैं और विशेष रूप से उच्च सिग्नल-टू-नॉइज़ शासन में, एक इष्टतम लेकिन महंगी हाइब्रिड बेंचमार्क के निकट रूप से सन्निकटन करते हैं।

Zhewen Hou, Tian Zheng2026-06-23
📊 statistics

To select or not to select: predictively consistent priors instead of model selection

यह शोध पत्र तर्क देता है कि सीमित डेटा व्यवस्था में मॉडल चयन अक्सर अनावश्यक या भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन (predictive performance) के लिए हानिकारक भी होता है, और इसके बजाय भविष्य कहनेवाला रूप से सुसंगत प्रायों (predictively consistent priors) के उपयोग का प्रस्ताव देता है जो मॉडल की जटिलता बढ़ने के साथ तर्कसंगत भविष्य कहनेवाला निहितार्थ बनाए रखते हैं, जिससे लचीले मॉडल चयनित सरल मॉडलों के बराबर या उनसे बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम होते हैं।

Anna Elisabeth Riha, Leevi Lindgren, David Kohns, Paul-Christian Bürkner, Aki Vehtari2026-06-23
📊 statistics

Hierarchical Bayes meets hierarchical forecasting: A flexible framework for level-focused forecasts

यह शोध पत्र एक पूर्णतः बायेसियन पदानुक्रमित पूर्वानुमान ढांचे (fully Bayesian hierarchical forecasting framework) का प्रस्ताव करता है जो पोस्ट हॉक सामंजस्य (post hoc reconciliation) या जटिल सहप्रसरण मैट्रिक्स अनुमान (complex covariance matrix estimation) पर निर्भर रहने के बजाय, भविष्य कहने की सटीकता और सुसंगतता में सुधार करने के लिए निर्णय लक्ष्यों और पदानुक्रमित संरचना को सीधे पैरामीटर अनुमान में एकीकृत करता है।

Arwen Nugteren, Mahdi Abolghasemi, Kerrie Mengersen, Christopher Drovandi2026-06-23
📊 statistics

Gaussian Process Differential Ensembles for Joint Inference on Curves, Derivatives, and Integrals

यह शोध पत्र एंकोर्डेड गॉसियन प्रोसेस डिफरेंशियल एनसेम्बल्स और TARTARE कैलिब्रेशन प्रक्रिया को प्रस्तुत करता है ताकि एकीकरण स्थिरांकों (integration constants) और क्रॉस-लेवल सहप्रसरणों (cross-level covariances) को स्पष्ट रूप से मॉडल करके वक्रों, उनके डेरिवेटिव और समाकलों (integrals) पर संयुक्त अनुमान लगाने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे कार्यात्मक डेटा विश्लेषण (functional data analysis) में डेरिवेटिव रिकवरी और सुसंगत अवस्था अनुमान (coherent state estimation) में सुधार हो सके।

Andreas Kryger Jensen, Adam Gorm Hoffmann2026-06-23
📊 statistics

Online forecast reconciliation using linear models

यह शोध पत्र लीनियर रिग्रेशन और रिज अनुमान (ridge estimation) का उपयोग करके पदानुक्रमित पूर्वानुमान समाधान (hierarchical forecast reconciliation) के लिए एक ऑनलाइन, अनुकूली ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो PyOnlineForecast पैकेज में कार्यान्वित एक रिकर्सिव इन्फरेंस एल्गोरिदम से पूर्ण है और जिला हीटिंग लोड पूर्वानुमान केस स्टडी के माध्यम से मान्य है।

Tobias Rønlev-Knudsen, Henrik Madsen, Jan Kloppenborg Møller2026-06-23