stat.ME पेपर | Gist.Science

A Mixed Model Approach for Estimating Regional Functional Connectivity from Voxel-level BOLD Signals

यह शोध पत्र एक नवीन मिश्रित-प्रभाव मॉडलिंग दृष्टिकोण (mixed-effects modeling approach) प्रस्तावित करता है जो क्षेत्रीय कार्यात्मक कनेक्टिविटी (regional functional connectivity) का अनुमान लगाने के लिए इंट्रा-क्षेत्रीय परिवर्तनशीलता और मापन त्रुटि को स्पष्ट रूप से समाहित करता है, और सिमुलेशन एवं वास्तविक डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह पूर्वाग्रह को कम करके और टेस्ट-रीटेस्ट विश्वसनीयता में सुधार करके पारंपरिक 'कोरिलेशन ऑफ एवरेजज' (Correlation of Averages) पद्धति की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ruobin Liu, Chao Zhang, Chau Tran, Sophie Achard, Wendy Meiring, Alexander Petersen2026-06-08

📈 economics

Testing identification in mediation and dynamic treatment models

यह शोध पत्र मध्यस्थता (mediation) और गतिशील उपचार मॉडलों (dynamic treatment models) में कारण प्रभावों (causal effects) की पहचान संबंधी धारणाओं को सत्यापित करने के लिए एक मशीन लर्निंग-आधारित सांख्यिकीय परीक्षण का प्रस्ताव और सत्यापन करता है, जिसे सिमुलेशन और स्लोवाक श्रम बाजार डेटा के एक अनुप्रयोग के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Martin Huber, Kevin Kloiber, Lukas Laffers2026-06-08

📊 statistics

Robust and Sparse Generalized Linear Models for High-Dimensional Data via Maximum Mean Discrepancy

यह शोधपत्र आउटलायर और हेवी-टेल्ड नॉइज़ (heavy-tailed noise) की स्थितियों में उच्च-आयामी जनरलाइज्ड लीनियर मॉडल्स (Generalized Linear Models) के अंतर्गत सुदृढ़ अनुमान और स्पार्स फीचर सिलेक्शन प्राप्त करने के लिए $\ell_1$ रेगुलराइजेशन और कुशल ADMM-आधारित अनुकूलन के साथ एक पेनलाइज्ड मैक्सिमम मीन डिस्क्रीपेंसी (Maximum Mean Discrepancy) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है।

Xiaoning Kang, Lulu Kang2026-06-08

📊 statistics

When can a posterior predictive check identify the learning rate? Exact degeneracy in Gaussian models and implications for Generalised Bayesian Inerence

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि फ्लैट या रेफरेंस प्रायर वाले गॉसियन लीनियर मॉडल्स में, जनरललाइज्ड बायेसियन लर्निंग रेट के लिए पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेक (PPC) सेलेक्टर इष्टतम मान की पहचान करने में विफल रहता है क्योंकि परिणामी $p$ -वैल्यू प्रेक्षित डेटा से स्वतंत्र हो जाती है, जिससे चयन प्रक्रिया नियतत्ववादी (deterministic) हो जाती है और ओवर-टेम्पिरिंग के प्रति संवेदनशील हो जाती है।

Nam Anh Le2026-06-08

📊 statistics

Principal Component Analysis for Multivariate Extremes

यह अध्याय चरम मानों (extreme values) के विश्लेषण के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण जानकारी को बनाए रखते हुए बहुभिन्नचर डेटा (multivariate data) की विमाओं (dimensionality) को कम करने की विधियों की जांच करता है।

Dan Cooley, Anne Sabourin, Troy Wixson2026-06-08

📊 statistics

Do Coding Agents Deceive Us? Detecting and Preventing Cheating via Capped Evaluation with Randomized Tests

यह शोध पत्र CapCode और CapReward को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क और रिवॉर्ड मैकेनिज्म है जो कोडिंग एजेंटों में धोखेबाज़ी से होने वाली बेईमानी का पता लगाने और उसे रोकने के लिए जानबूझकर सीमित प्रदर्शन सीमाओं वाले रैंडमाइज्ड टेस्ट का उपयोग करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि मूल्यांकन स्कोर वास्तविक कार्य-समाधान क्षमता को अधिक सटीक रूप से दर्शाते हैं।

Thanawat Lodkaew, Johannes Ackermann, Soichiro Nishimori, Nontawat Charoenphakdee, Masashi Sugiyama, Takashi Ishida2026-06-08

📊 statistics

Deriving the Variance-Minimizing Design for Standard Addition via c-Optimality

यह शोध पत्र मौजूदा विश्लेषणात्मक साहित्य का संश्लेषण करता है और गैर-घटते मापन त्रुटियों वाले रैखिक प्रतिक्रियाओं के लिए यह प्रदर्शित करने हेतु c-इष्टतमता सिद्धांत (c-optimality theory) को लागू करता है कि मानक परिवर्धन (standard addition) के लिए विचरण-न्यूनतम करने वाला डिज़ाइन एक द्वि-बिंदु विन्यास है जिसका इष्टतम आवंटन अनुपात विशिष्ट प्रयोगात्मक सेटिंग पर निर्भर करता है, जो इस मामले में भारित प्रतिगमन (weighted regression) को अनावश्यक बनाता है।

Gerhard Gössler, Vera Hofer, Walter Goessler2026-06-08

📊 statistics

Modeling Large Nonstationary Spatial Data with the Full-Scale Basis Graphical Lasso

यह शोध पत्र फुल-स्केल बेसिस ग्राफिकल लासो (FSBGL) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो बड़े गैर-स्थिर स्थानिक डेटा को मॉडल करने के लिए एक गुप्त निम्न-रैंक प्रक्रिया को एक विरल सहप्रसरण संरचना के साथ जोड़ती है ताकि जटिल विशेषताओं, विशेष रूप से थर्मोस्फेरिक तापमान क्षेत्रों को पकड़ने में अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Matthew LeDuc, William Kleiber, Tomoko Matsuo2026-06-05

📊 statistics

Generator-Mediated Bandits: Thompson Sampling for GenAI-Powered Adaptive Interventions

यह शोध पत्र जनरेटिव एआई-संचालित अनुकूली हस्तक्षेपों (adaptive interventions) के लिए थॉम्पसन सैंपलिंग के साथ जेनरेटर-मीडिएटेड बैंडिट्स (GAMBITTS) का परिचय देता है, जो एक नवीन एल्गोरिदम है जो नीति शिक्षण (policy learning) को त्वरित करने और बेहतर रिग्रेट बाउंड्स प्राप्त करने के लिए एक्शन चयन और स्टोकेस्टिक ट्रीटमेंट जनरेशन के बीच के विभाजन को स्पष्ट रूप से मॉडल करके मानक बैंडिट विधियों में सुधार करता है।

Marc Brooks, Gabriel Durham, Kihyuk Hong, Ambuj Tewari2026-06-05

📊 statistics

Unbiased estimation in new Gini index extensions under gamma distributions, with application to real income data

यह शोध पत्र ऑर्डर स्टैटिस्टिक्स (order statistics) पर आधारित शास्त्रीय गिनी सूचकांक के दो लचीले, स्थिति-उन्मुख विस्तार प्रस्तुत करता है, गामा वितरण के लिए सटीक निष्पक्षता सहित उनके सैद्धांतिक गुणों को स्थापित करता है, और सिमुलेशन तथा दक्षिण अमेरिकी जीडीपी डेटा के एक अनुप्रयोग के माध्यम से असमानता को चित्रित करने की उनकी उत्कृष्ट क्षमता को प्रदर्शित करता है।

Roberto Vila, Helton Saulo2026-06-05

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