2426 पेपर
यह शोधपत्र स्पार्सली अनुमानित वेक्टर ऑटोरेग्रेसिव मॉडल पर आधारित टाइम सीरीज़ डेटा के लिए एक उच्च-आयामी मल्टीप्लायर बूटस्ट्रैप विधि प्रस्तुत करता है, जो सब-गौसियन और परिमित पूर्ण क्षण (finite absolute moment) धारणाओं के तहत उच्च-आयामी माध्यों के अनुमान के लिए इसकी निरंतरता को सिद्ध करता है और एक रैखिक प्रक्रिया के अधिकतम माध्य के लिए एक नवीन गौसियन सन्निकटन स्थापित करता है।
यह ट्यूटोरियल R में "tram" पैकेज को स्मूथ ट्रांसफॉर्मेशन मॉडल्स के लिए एक एकीकृत मैक्सिमम-लाइक्लीहुड फ्रेमवर्क के रूप में प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे यह स्थापित पैरामीट्रिक मॉडल्स और उन्नत विस्तारों दोनों को समाहित करने वाले एक लचीले दृष्टिकोण के माध्यम से जटिल सर्वाइवल एनालिसिस चुनौतियों—जैसे कि नॉन-प्रोपोर्शनल हैजर्ड्स, डिपेंडेंट सेंसरिंग और क्लस्टर्ड डेटा—का समाधान करता है।
यह शोध पत्र एक ग्रुप टेंसर नेटवर्क ऑटोरेग्रेशन (GTNAR) मॉडल प्रस्तावित करता है जो मल्टी-रिलेशनल टेंसर टाइम सीरीज़ के लिए लेटेंट ग्रुप संरचनाओं और नेटवर्क-विशिष्ट मापदंडों का एक साथ अनुमान लगाता है, जो एक सुसंगत पुनरावृत्ति एल्गोरिदम और समूह चयन के लिए एक सूचना मानदंड प्रदान करता है, जिसे Yelp डेटासेट पर सत्यापित किया गया है।
यह शोध पत्र इस सामान्य धारणा को चुनौती देता है कि पियर्सन के जैसे विभाज्य सांख्यिकी (divisible statistics) कई बिनों वाले विरल डेटा शासन (sparse data regimes) में प्रभावी गुडनेस-ऑफ-फिट परीक्षण के रूप में कार्य करते हैं, और इसके बजाय एक एकीकृत ढांचा प्रस्तावित करता है जो मौजूदा विधियों की सीमाओं को प्रकट करता है तथा संशोधित, अधिक शक्तिशाली विकल्पों के साथ नए वितरण-मुक्त परीक्षणों की पेशकश करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन कॉन्फॉर्मल इन्फरेंस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जिसे R पैकेज `scConform` में कार्यान्वित किया गया है, जो सिंगल-सेल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स में सेल-टाइप एनोटेशन की व्याख्यात्मकता और सुसंगतता को बढ़ाने के साथ-साथ प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा के बीच वितरण बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) को संबोधित करने के लिए ग्राफ-स्ट्रक्चर्ड सेल ऑन्टोलॉजी और रिस्क कंट्रोल का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र ड्यूल सिस्टम एस्टीमेशन के लिए मिक्स्ड इफेक्ट्स लॉगलीनियर मॉडल्स के उपयोग की जांच करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि वे मानक फिक्स्ड इफेक्ट्स दृष्टिकोणों की तुलना में मीन स्क्वेयर्ड एरर में मामूली सुधार प्रदान करते हैं और साथ ही मल्टीपल सिस्टम एस्टीमेशन के विस्तार के लिए एक ढांचा भी प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि स्थानीय रूप से समर्थित आधार विस्तार (locally supported basis expansions) का उपयोग करने वाले परिमित-रैंक गाऊसी प्रक्रिया सन्निकटन (finite-rank Gaussian process approximations), रिज़ॉल्यूशन और बैंडविड्थ मापदंडों पर उपयुक्त पदानुक्रमित पूर्व सूचनाओं (hierarchical priors) को नियोजित करके, अपने मूल पूर्व सूचनाओं के समान पश्च संकुचन दर (posterior contraction rates) प्राप्त कर सकते हैं, जिससे स्केलेबल, मिनिमैक्स-इष्टतम बेयसियन अनुमान सक्षम हो जाता है।
यह शोध पत्र डेटा पूलिंग ट्रीटमेंट रोल-आउट (DPTR) फ्रेमवर्क पेश करता है, जो एक स्केलेबल विधि है जो अनुमान संबंधी परिवर्तनशीलता को कम करने और ओवरलैपिंग एवं नॉन-ओवरलैपिंग ट्रैफ़िक परिदृश्यों दोनों के लिए ट्रीटमेंट चयन में सुधार करने हेतु कई ऑनलाइन प्रयोगों में डेटा को एकत्रित करती है।
यह शोधपत्र एक एकीकृत सांख्यिकीय ढांचे को स्थापित करता है जो वोरोनोई-प्रकार के लॉस फंक्शन्स (Voronoi-type loss functions) के माध्यम से सॉफ्टमैक्स-गेटेड गॉसियन मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स की प्रमुख पहचान क्षमता (identifiability) और अभिसरण (convergence) चुनौतियों का समाधान करता है और एक सुसंगत, स्वीप-मुक्त डेंड्रोग्राम-आधारित मॉडल चयन पद्धति पेश करता है जो सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों दोनों में पारंपरिक मानदंडों से बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोध पत्र अनफोल्डेडेड एडजेसेंसी मैट्रिसेस (unfolded adjacency matrices) के स्पेक्ट्रल एम्बेडिंग पर आधारित एक परिकल्पना परीक्षण ढांचे को प्रस्तुत करता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या डायनेमिक मल्टीप्लेक्स नेटवर्क में परतें एक सामान्य लेटेंट प्रतिनिधित्व साझा करती हैं, जो सिम्युलेटेड और जैविक तंत्रिका डेटा दोनों पर अनुप्रयोगों और एसिम्प्टोटिक थ्योरी (asymptotic theory) के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।