2420 पेपर
यह शोध पत्र -रीबैलेंसिंग टारगेटिंग स्ट्रैटेजीज़ (RTS) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो टू-आर्म्ड रिस्पॉन्स-अडेप्टिव रैंडमाइजेशन को मल्टी-ट्रीटमेंट प्रयोगों के लिए सामान्यीकृत करता है, उनकी एसिम्प्टोटिक कंसिस्टेंसी और एफिशिएंसी को सिद्ध करता है और स्पार्स टारगेट रिजीम्स में मजबूत प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए एक फोर्स्ड एक्सप्लोरेशन वेरिएंट का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र पर्यावरणीय भविष्यवाणी के लिए रैंडम फॉरेस्ट मॉडल में स्थानिक निर्भरता (spatial dependence) को एकीकृत करने के विभिन्न तरीकों की संख्यात्मक रूप से तुलना करता है, और यह पाता है कि हालांकि कोई भी एक दृष्टिकोण सार्वभौमिक रूप से श्रेष्ठ नहीं है, स्थानिक आधार फलनों (spatial basis functions) का उपयोग करना सिम्युलेटेड और वास्तविक दुनिया के वायु प्रदूषण डेटा दोनों पर लगातार मजबूत प्रदर्शन प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक स्प्लिट कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क पेश करता है जो शास्त्रीय मार्जिनल कवरेज गारंटियों का विस्तार करते हुए ऊपरी और निचले प्रेडिक्शन टेल्स (tails) पर अलग-अलग स्पष्ट रूप से कैलिब्रेटेड, परिमित-नमूना (एक्सचेंजेबल) और आसोतिक (नॉन-एक्सचेंजेबल) नियंत्रण प्रदान करता है, जिससे विषम डेटा और वित्तीय जोखिम प्रबंधन जैसे अनुप्रयोगों के लिए बेहतर दिशात्मक सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र बेयसियन नॉनपैरामेट्रिक्स में एक मौलिक मॉडलिंग सिद्धांत के रूप में 'सेपरेट एक्सचेंजेबिलिटी' (separate exchangeability) को अपनाने का समर्थन करता है, जिसमें विभिन्न अनुप्रयोगों में इस सिद्धांत के कम उपयोग को संबोधित करने के लिए दो सुलभ मॉडल वर्गों—नेस्टेड रैंडम पार्टिशन्स (nested random partitions) और एनोवा डिरिचलेट प्रोसेस मिक्सचर्स (ANOVA Dirichlet process mixtures)—को पेश किया गया है, और वास्तविक दुनिया के डेटा उदाहरणों के माध्यम से उनके अनुमानात्मक लाभों को प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र उच्च-आयामी सामान्य माध्य (high-dimensional normal means) के लिए 'प्रायर-फ्री' (prior-free) पॉइंट अनुमानकों (point estimators) के एक वर्ग का प्रस्ताव करता है, जो इन्फेरेंशियल मॉडल्स और एक सामान्यीकृत प्रायिकता इंटीग्रल ट्रांसफॉर्म (generalized probability integral transform) से व्युत्पन्न हैं, जो स्टाइन के विरोधाभास (Stein's paradox) के लिए एक संरचनात्मक स्पष्टीकरण प्रदान करने और क्रमबद्ध अवलोकनों (ordered observations) के माध्यम से वैश्विक आकार संरचना (global shape structure) को पकड़ने द्वारा शास्त्रीय श्रिंकेज (classical shrinkage) और एम्पिरिकल बेयस (empirical Bayes) विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र डिफ्यूजन नॉन-एडिटिव (DNA) मॉडल प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मल्टी-फिडेलिटी फ्रेमवर्क है जो जनरेटिव डिफ्यूजन मॉडल्स से प्रेरित है और जटिल नॉनलीनियर डिपेंडेंसीज को कैप्चर करने तथा ट्यूनेबल प्रिसिजन के साथ सिमुलेशन के सटीक समाधानों तक एक्सट्रपलेशन करने के लिए नॉन-सेपरेबल कोवेरिएंस कर्नेल्स के साथ गॉसियन प्रोसेस का उपयोग करता है, जो कठोर सैद्धांतिक सीमाएं और कुशल अनसर्टेन्टी क्वांटिफिकेशन प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन कर्नेल टू-सैंपल टेस्ट प्रस्तावित करता है जो मैक्सिमम मीन डिस्क्रीपेंसी (Maximum Mean Discrepancy) के स्पेक्ट्रल डिकंपोजिशन को केवल अच्छी तरह से अनुमानित अग्रणी आइगन-डायरेक्शंस (leading eigen-directions) को बनाए रखने के लिए ट्रंकेट करके, और क्रिटिकल वैल्यू एप्रोक्सिमेशन के लिए एक तेज़, सैद्धांतिक रूप से न्यायसंगत पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप पेश करके, सीमित, उच्च-आयामी और असंतुलित सेटिंग्स में पावर और मजबूती में सुधार करता है।
यह शोध पत्र इलास्टिक नेट रेगुलाइजेशन के तहत उच्च-आयामी हूबर रिग्रेशन के लिए एडेप्टिव वेरिएबल स्क्रीनिंग के साथ एक सटीक कोऑर्डिनेट डिसेंट एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो भारी-पूंछ वाले शोर (heavy-tailed noise) और अत्यधिक सहसंबद्ध भविष्यवक्ताओं (highly correlated predictors) द्वारा चित्रित परिदृश्यों में बेहतर स्थिरता और दक्षता प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक प्रोपेंसिटी स्कोर एडजस्टमेंट विधि प्रस्तुत करता है जो उपलब्धि अंतराल को पाटने के उद्देश्य से किए गए हस्तक्षेपों के मूल्यांकन में उपसमूह संतुलन में सुधार करने और पूर्वाग्रह को कम करने के लिए शोर वाले उपलब्धि डेटा में मापन त्रुटि को ध्यान में रखता है, जैसा कि सिमुलेशन और एक टेक्सास समर लर्निंग लॉस पहल के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र 2000 से 2024 तक 114 देशों में सभी 17 सतत विकास लक्ष्यों की निर्देशित अन्योन्याश्रयता का विश्लेषण करता है, जो एक नाजुक, गैर-पदानुक्रमित नेटवर्क को प्रकट करता है जिसमें गतिशील तालमेल और व्यापार-समझौते (trade-offs) शामिल हैं, जो विशिष्ट संकेतक संबंधों पर आधारित अनुकूलनशील, समय-विलंबित पोर्टफोलियो के पक्ष में सार्वभौमिक त्वरक नीतियों के विरुद्ध चेतावनी देता है।