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IOCC: Aligning Semantic and Cluster Centers for Few-shot Short Text Clustering

यह शोध पत्र IOCC का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फ्यू-शॉट कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क है जो क्लस्टर सेंटर्स को दो प्रमुख मॉड्यूल के माध्यम से सिमेंटिक सेंटर्स के साथ संरेखित करके लघु पाठ क्लस्टरिंग को बढ़ाता है: छद्म-लेबल (pseudo-labels) उत्पन्न करने के लिए इंटरेक्शन-एन्हांस्ड ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट (IEOT) और टेक्स्ट रिप्रेजेंटेशन्स को अनुकूलित करने के लिए सेंटर-अवेयर कंट्रास्टिव लर्निंग (CACL), जिससे आठ बेंचमार्क डेटासेट्स पर उत्कृष्ट प्रदर्शन और स्थिरता प्राप्त होती है।

Zhihao Yao2026-06-05
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A novel approach to generate distributions with applications to regression modeling

यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक टेल पैरामीटर वाले धनात्मक निरंतर वितरणों के एक नवीन, बहुमुखी परिवार को प्रस्तुत करता है, इसके गणितीय गुणों का विश्लेषण करता है, और वास्तविक दुनिया के डेटा को फिट करने के लिए R में कार्यान्वित दो नए माध्यिका-आधारित प्रतिगमन मॉडलों की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Subhankar Dutta, Roberto Vila, Terezinha K. A. Ribeiro2026-06-05
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Model-free Rank Aggregation in the Presence of Rater Heterogeneity: A Maximum Score Approach

यह शोध पत्र रैंक एकत्रीकरण (rank aggregation) के लिए एक मॉडल-मुक्त अधिकतम स्कोर दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो रेटर विषमता (rater heterogeneity) और कमजोर स्टोकेस्टिक संक्रमणशीलता (weak stochastic transitivity) को समाहित करता है, जो नवीन U-एम्पिरिकल प्रोसेस विश्लेषण के माध्यम से अपनी निरंतरता और निकट मिनिमैक्स इष्टतमता (near minimax optimality) स्थापित करता है और सिमुलेशन तथा वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से अपनी उपयोगिता को प्रमाणित करता है।

Haoran Zhang, Yunxiao Chen2026-06-05
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A Clustering Approach for Basket Trials Based on Treatment Response Trajectories

यह शोध पत्र एक मॉडल-मुक्त क्लस्टरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एकल एंडपॉइंट के बजाय उपचार प्रतिक्रिया प्रक्षेपवक्रों (treatment response trajectories) के आधार पर बास्केट ट्रायल आर्म्स को समूहित करता है, और तत्पश्चात विषम सेटिंग्स में नाममात्र टाइप I त्रुटि दरों को बनाए रखते हुए अनुमान परिशुद्धता और सांख्यिकीय शक्ति में सुधार करने के लिए एक पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल लागू करता है।

Masahiro Kojima, Keisuke Hanada, Atsuya Sato2026-06-05
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PoissonRatioUQ: An R package for band ratio uncertainty quantification

यह शोध पत्र **PoissonRatioUQ** प्रस्तुत करता है, जो एक R पैकेज है जिसे पॉइजन माध्यों के अनुपात पर ध्यान केंद्रित करके गणना अनुपातों (count ratios) के बेयसियन मॉडलिंग और अनिश्चितता परिमाणीकरण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो स्थानिक और गैर-स्थानिक डेटा के लिए लचीले विकल्प के साथ-साथ तीव्रता अनुपात रूपांतरणों के लिए विशेष हैंडलिंग भी प्रदान करता है।

Matthew LeDuc, Tomoko Matsuo2026-06-05
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Eigenvector Spatial Filters Nuclear Norm Matrix Completion with Application to Air Quality Data

यह शोध पत्र आइजनवेक्टर स्पेशियल फिल्टर्स न्यूक्लियर नॉर्म मैट्रिक्स कम्प्लीशन (ESFNNMC) पद्धति प्रस्तुत करता है, जो मोरान-प्रकार के आइजनवेक्टर्स के माध्यम से स्थानिक ऑटोकोरिलेशन को शामिल करके लुप्त वायु गुणवत्ता डेटा के प्रतिस्थापन (इम्प्यूटेशन) को उन्नत करता है, जो पारंपरिक फिक्स्ड-इफेक्ट्स दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदर्शित करते हुए भी गणनात्मक दक्षता बनाए रखता है।

Rodolfo Metulini2026-06-05
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Wasserstein Exponential Smoothing

यह शोध पत्र क्लासिकल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग को वासेरस्टीन स्पेस (Wasserstein space) के भीतर डिस्ट्रीब्यूशनल टाइम सीरीज़ तक विस्तारित करता है, जो एक सुव्यवस्थित मॉडल प्रस्तुत करता है जिसमें एक सुसंगत रूप से अनुमानित स्मूथिंग पैरामीटर है जो उच्च-आवृत्ति वाले वित्तीय रिटर्न और घरेलू बिजली की मांग के पूर्वानुमान में व्यावहारिक प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।

Takuo Matsubara, Peiwen Jiang, Minh-Ngoc Tran, Wilson Ye Chen2026-06-05
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Weighting a Census as a Non-Probability Sample: A Doubly Robust Framework for Correcting Differential Undercoverage in Uruguay's 2023 Census

यह शोध पत्र एक दोहरी सुदृढ़ (doubly robust) वेटिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो उरुग्वे की 2023 की जनगणना में गैर-यादृच्छिक अल्प-कवरेज (non-random undercoverage) को सुधारने के लिए जनसांख्यिकीय अंशांकन (demographic calibration) के साथ प्रतिक्रिया-प्रोपेंसिटी मॉडलिंग (response-propensity modeling) को जोड़ता है, जिससे उपलब्ध प्रशासनिक अभिलेखों की सीमाओं के बावजूद निष्पक्ष जनसंख्या अनुमान और सामाजिक संकेतक प्राप्त होते हैं।

Ferreira Juan Pablo, Goyeneche Juan Jose2026-06-05
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Anchor PCA

यह शोध पत्र एंकर पीसीए (Anchor PCA) को प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-डोमेन डेटा के लिए एक सुदृढ़ अनसुपरवाइज्ड डाइमेंशन रिडक्शन तकनीक है, जो समग्र व्याख्यायित भिन्नता (explained variance) और साझा एवं डोमेन-विशिष्ट एम्बेडिंग के बीच सामंजस्य के बीच संतुलन बनाकर साझा भिन्नता की दिशाओं की पहचान करता है, जिससे यह अनदेखे डोमेन पर मानक पूलिंग विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Benedikt Seiter, Anya Fries, Julius von Kügelgen, Jonas Peters2026-06-05
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Unified formulas for conditional quantities and transportation functionals

यह शोध पत्र वितरण संबंधी अवकलजों (distributional derivatives) और डिराक डेल्टा निरूपणों (Dirac delta representations) का उपयोग करते हुए एक एकीकृत संभाव्यता ढांचे को स्थापित करता है ताकि सशर्त और परिवहन-संबंधी मात्राओं के लिए सामान्य सूत्र प्राप्त किए जा सकें, जिससे सशर्त संरचनाओं, निर्भरता मॉडलिंग, फैलाव मापों और इष्टतम परिवहन को जोड़कर विभिन्न सांख्यिकीय फलनों के लिए तीक्ष्ण सीमाएं और स्पष्ट निरूपण प्रदान किया जा सके, जिसमें वासेरस्टीन दूरी (Wasserstein distance) और गिनी सूचकांक (Gini indices) शामिल हैं।

Roberto Vila, Eduardo Nakano, Chang C. Y. Dorea2026-06-05