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Ridge-Regularized Largest Root Test For High-Dimensional General Linear Hypotheses

यह शोध पत्र उच्च-आयामी सामान्य रैखिक परिकल्पनाओं (general linear hypotheses) के लिए रॉय के सबसे बड़े मूल परीक्षण (Roy's largest root test) के एक रिज-नियमित संस्करण (ridge-regularized version) का प्रस्ताव करता है, जो परिमित-मोमेंट स्थितियों (finite-moment conditions) के तहत इसके एसिम्प्टोटिक ट्रेसी-विडोम वितरण (asymptotic Tracy-Widom distribution) को स्थापित करता है और सिमुलेशन तथा वास्तविक मस्तिष्क इमेजिंग डेटा दोनों के माध्यम से खराब-अनुकूलित सहप्रसरण मैट्रिसेस (ill-conditioned covariance matrices) के लिए अनुमान को स्थिर करने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Haoran Li2026-06-11
📊 statistics

PCS-UQ: Uncertainty Quantification via the Predictability-Computability-Stability Framework

यह शोध पत्र PCS-UQ को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन अनिश्चितता मात्रा निर्धारण (uncertainty quantification) ढांचा है जो पूर्वानुमेयता (Predictability), गणनात्मकता (Computability) और स्थिरता (Stability) के सिद्धांतों पर आधारित है, जो विविध प्रतिगमन (regression) और वर्गीकरण (classification) कार्यों में प्रतिस्पर्धी अंतराल चौड़ाई और सुसंगत उपसमूह कवरेज प्राप्त करने के लिए कठोर मॉडल स्क्रीनिंग, बूटस्ट्रैप-आधारित स्थिरता विश्लेषण और गुणात्मक अंशांकन (multiplicative calibration) को एकीकृत करता है और साथ ही सैद्धांतिक वैधता बनाए रखता है।

Abhineet Agarwal, Fange Xiao, Rebecca Barter, Omer Ronen, Boyu Fan, Bin Yu2026-06-11
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Bayesian Non-Parametric Inference for Lévy Measures in State-Space Models

यह शोध पत्र लीनियर स्टेट-स्पेस मॉडल्स के भीतर सबऑर्डिनेटर्स और नॉर्मल वेरिएंस-मीन प्रोसेस के लिए लेवी मेजर्स (Lévy measures) को इन्फर करने हेतु एक इंडिपेंडेंट गामा-स्केल्ड डिरिचलेट प्रोसेस का उपयोग करते हुए एक नवीन बेयसियन नॉन-पैरामीट्रिक फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो सुलभ अनुमान (tractable inference) प्रदान करता है और सिंथेटिक एवं हाई-फ्रीक्वेंसी वित्तीय डेटा दोनों पर प्रदर्शित प्रभावशीलता प्रस्तुत करता है।

Bill Z. Lin, Simon Godsill2026-06-11
📊 statistics

Doubly robust integration of nonprobability and probability survey data

यह शोध पत्र गैर-संभाव्यता और संभाव्यता सर्वेक्षण डेटा को एकीकृत करने के लिए डबली रोबस्ट अनुमानकों (doubly robust estimators) का डोमेन अनुमान तक विस्तार करता है और कुशल संयुक्त अनुमानकों का प्रस्ताव करता है जो संभाव्यता सर्वेक्षण से परिणाम डेटा का लाभ उठाते हैं, जो सैद्धांतिक विचरण सूत्र प्रदान करते हैं और सिमुलेशन के माध्यम से उनकी परिमित-नमूना दक्षता (finite-sample efficiency) को प्रदर्शित करते हैं।

Shaun R Seaman, Tommy Nyberg, Anne M Presanis2026-06-11
📊 statistics

Compressed Bayesian Tensor Regression

यह शोध पत्र संकुचित बायेसियन टेंसर रिग्रेशन (Compressed Bayesian Tensor Regression) प्रस्तुत करता है, जो उच्च आयामीता (high dimensionality) को संबोधित करने के लिए सामान्यीकृत टेंसर रैंडम प्रोजेक्शन और एक पदानुक्रमित बायेसियन ढांचे का उपयोग करता है, जिससे मानक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर आउट-ऑफ-सैंपल भविष्यवाणी और काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत प्राप्त होती है।

Roberto Casarin, Radu Craiu, Qing Wang2026-06-11
📈 economics

Compound Selection Decisions: An Almost SURE Approach

यह शोध पत्र ASSURE को प्रस्तुत करता है, जो स्टाइन के अनबायस्ड रिस्क एस्टीमेट (Stein's unbiased risk estimate) से प्रेरित एक लगभग निष्पक्ष एस्टीमेटर (almost unbiased estimator) है, जिसका उद्देश्य शोरयुक्त अनुमानों (noisy estimates) के बीच शक्ति उधार लेकर (borrowing strength) गाऊसी अनुक्रम मॉडलों (Gaussian sequence models) में कंपाउंड चयन निर्णयों को अनुकूलित करना है ताकि अपेक्षित उपयोगिता (expected utility) को अधिकतम किया जा सके, जिसके अनुप्रयोग आर्थिक अवसर चयन, फर्म की पहचान और ए/बी टेस्टिंग (A/B testing) में प्रदर्शित किए गए हैं।

Jiafeng Chen, Lihua Lei, Timothy Sudijono, Liyang Sun, Tian Xie2026-06-11
📊 statistics

Profile Bayesian Optimization for Expensive Computer Experiments

यह शोध पत्र एक नवीन "प्रोफ़ाइल बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन" ढांचे को प्रस्तुत करता है जो महंगे कंप्यूटर प्रयोगों के लिए एक नियंत्रण पैरामीटर की संपूर्ण सीमा में इष्टतम रिस्पॉन्स प्रोफ़ाइल को कुशलतापूर्वक पहचानने के लिए दो-चरणीय अधिग्रहण योजना और पदानुक्रमित गॉसियन प्रोसेस सरोगेट्स का उपयोग करता है, जो बेंचमार्क और एक वास्तविक रोटेटिंग डेटोनेशन इंजन अनुप्रयोग दोनों में पारंपरिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Courtney Kyger, James Fernandez, John A. Grunenwald, James Braun, Annie Booth2026-06-11
💬 NLP

Human-AI Co-design for Clinical Prediction Models

यह शोध पत्र HACHI को प्रस्तुत करता है, जो एक पुनरावृत्ति मानव-इन-द-लूप (human-in-the-loop) ढांचा है जो विशेषज्ञ फीडबैक के माध्यम से नैदानिक नोट्स (clinical notes) से व्याख्यात्मक अवधारणाओं (interpretable concepts) को तेजी से खोजने और परिष्कृत करने के लिए एआई एजेंटों का लाभ उठाता है, जिससे अधिक सटीक और सामान्यीकरण योग्य नैदानिक भविष्यवाणी मॉडल के विकास को गति मिलती है और साथ ही एआई को निर्देशित करने में मानवीय निरीक्षण की महत्वपूर्ण भूमिका पर प्रकाश डाला जाता है।

Jean Feng, Avni Kothari, Patrick Vossler, Andrew Bishara, Lucas Zier, Newton Addo, Aaron Kornblith, Yan Shuo Tan, Chanda (…)2026-06-11
📊 statistics

Second-Order Least Squares as a Special Case of the Polynomial Maximization Method

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि होमोस्केडास्टिकस्टिक (homoskedastic) गैर-गाऊसी त्रुटियों वाले रैखिक प्रतिगमन के लिए इष्टतम रूप से भारित द्वितीय-क्रम लघुतम वर्ग (second-order least squares) और द्वितीय-डिग्री बहुपद अधिकतमकरण (degree-two polynomial maximization) विषम जनसंख्या अनुमानक (asymptotically equivalent population estimators) हैं, जबकि यह प्रदर्शित करता है कि उच्च-डिग्री बहुपद अधिकतमकरण, उच्च-मोमेंट सूचना का लाभ उठाकर द्वितीय-क्रम विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण दक्षता लाभ प्रदान करता है जिसे द्वितीय-क्रम लघुतम वर्ग प्राप्त नहीं कर सकता है।

Serhii Zabolotnii2026-06-11
📊 statistics

Enhancing Spectral Embedding through Robust and Flexible Knowledge Transfer in Electronic Health Records

यह शोध पत्र एक नवीन दो-चरणीय स्पेक्ट्रल एम्बेडिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो दुर्लभ रोग समूहों के लिए सुदृढ़ निम्न-आयामी निरूपण उत्पन्न करने हेतु एक व्यापक जनसंख्या से लचीले ज्ञान हस्तांतरण का लाभ उठाता है, जो प्रभावी रूप से उन चुनौतियों को दूर करता है जहाँ मौजूदा विधियाँ विफल हो जाती हैं जैसे कि डेटा की विरलता और कमजोर सिग्नल संरेखण।

Feiqing Huang, Zongqi Xia, Rong Ma, Tianxi Cai2026-06-11