2426 पेपर
यह शोध पत्र एक गॉसियन प्रोसेस-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो इंटरवेंशनल कॉज़ल फंक्शन्स (interventional causal functions) के लिए विश्वसनीय, सुलभ और कैलिब्रेटेड अनिश्चितता परिमाणीकरण प्रदान करने हेतु रिप्रोड्यूसिंग कर्नेल हिल्बर्ट स्पेस (reproducing kernel hilbert space) निरूपणों का लाभ उठाता है, जो स्केलर मानों के बजाय संपूर्ण फलनों (functions) के अनुमान लगाने की चुनौतियों का समाधान करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन बेयसियन संयुक्त मॉडल प्रस्तावित करता है जो एक मिश्रित-प्रभाव स्थान-पैमाने (mixed-effect location-scale) ढांचे के माध्यम से व्यक्तिगत-स्तर की परिवर्तनशीलता को शामिल करके समय-से-घटना परिणामों को बहुभिन्नरूपी अनुदैर्ध्य डेटा (multivariate longitudinal data) से जोड़ता है, जिससे सारांश सांख्यिकी और प्रतिगमन तनुकरण (regression dilution) की सीमाओं को दूर किया जा सके, और सिमुलेशन तथा सिस्टिक फाइब्रोसिस मृत्यु दर डेटा के एक अनुप्रयोग के माध्यम से अपनी प्रभावकारिता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र हस्तक्षेपों (interventions), स्पिलओवर (spillovers) और संक्रामकता (contagion) के बीच जटिल परस्पर क्रिया को प्रकट करने वाले बंद-रूप अभिव्यक्तियों (closed-form expressions) को व्युत्पन्न करके यह समझने की कमी को संबोधित करता है कि संक्रामकता कारण अनुमान (causal inference) को कैसे प्रभावित करती है, जबकि मानक अनुमानकों (standard estimators) में होने वाले सांख्यिकीय पूर्वाग्रहों को रेखांकित करता है और संभावित उपचार प्रस्तावित करता है।
यह अध्ययन मेडिकल एक्सपेंडिचर पैनल सर्वे डेटा का उपयोग करके नस्लीय स्वास्थ्य देखभाल व्यय असमानताओं को विघटित करने के लिए मशीन लर्निंग और इन्फ्लुएंस-फंक्शन तकनीकों को संयोजित करने वाले एक नवीन ढांचे को नियोजित करता है, जो यह प्रकट करता है कि सामाजिक-आर्थिक स्थिति और स्वास्थ्य स्थिति में अंतर नस्लीय समूहों, विशेष रूप से गैर-हिस्पैनिक श्वेतों और हिस्पैनिक्स के बीच के अंतराल के प्राथमिक चालक हैं, जबकि अनपेक्षित या संरचनात्मक कारकों के कारण महत्वपूर्ण अवशिष्ट असमानताएं बनी हुई हैं।
CapBencher एक नवीन बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क है जो ग्राउंड-ट्रूथ लेबल्स को अस्पष्ट करने के लिए कई तार्किक रूप से सही उत्तर प्रकाशित करके टेस्ट-सेट ओवरफिटिंग को कम करता है और मूल्यांकन गेमिंग का पता लगाता है, जिससे एक सैद्धांतिक सटीकता सीमा स्थापित होती है जिसे कोई भी मॉडल पार करने पर डेटा लीकेज का संकेत देता है।
यह शोधपत्र **simDAG** R पैकेज प्रस्तुत करता है, जो एक मानकीकृत उपकरण है जो मोंटे-कार्लो सिमुलेशन अध्ययनों के लिए विविध डेटा प्रकारों, गैर-रेखीय संबंधों और अनिश्चित निर्भरताओं का समर्थन करने हेतु निर्देशित अचक्रीय ग्राफ़ (directed acyclic graphs) में संरचनात्मक समीकरणों का उपयोग करके जटिल क्रॉस-सेक्शनल और अनुदैर्ध्य (longitudinal) डेटा के निर्माण को सरल बनाता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि नैदानिक सेटिंग्स में व्यक्तिगत जोखिम भविष्यवाणियाँ अक्सर अनुमानित धारणा से कहीं अधिक अनिश्चित होती हैं क्योंकि मॉडल और प्रयोज्यता संबंधी अनिश्चितताएं अक्सर अनुमान अनिश्चितता पर हावी रहती हैं, भले ही एल्गोरिदम बेहतर प्रदर्शन कर रहे हों, जिससे यह आवश्यक हो जाता है कि भविष्य कहने वाले उपकरण नैवंशिक निर्णय लेने वालों के बजाय चिकित्सक-रोगी संपर्क के लिए सहायक सहायता के रूप में कार्य करें।
यह शोध पत्र उच्च-आयामी रैखिक मॉडलों में परिवर्तन बिंदु का पता लगाने (change point detection) के लिए मिनिमैक्स लोअर बाउंड्स स्थापित करता है और दो गणनात्मक रूप से कुशल, कोवेरिएंस स्कैनिंग-आधारित विधियों (McScan और QcScan) का प्रस्ताव करता है जो कोवेरिएंस-वेटेड डिफरेंशियल पैरामीटर की अंतर्निहित विरलता (sparsity) का लाभ उठाकर स्पार्स और डेंस दोनों व्यवस्थाओं में अनुकूल रूप से इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।
यह शोधपत्र सहज परीक्षणों (smooth tests) के एक नए परिवार को प्रस्तुत करता है जो पैरामीटर अनुमान, मॉडल चयन और मध्यम नमूना आकारों के बावजूद अपने वितरण-मुक्त (distribution-free) गुणों को बनाए रखते हैं, जबकि साथ ही शास्त्रीय पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप (parametric bootstrap) के एक गणनात्मक रूप से कुशल विकल्प की भी पेशकश करते हैं।
यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य नैदानिक परीक्षण डिजाइन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो समय-से-घटना एंडपॉइंट्स में विलंबित उपचार प्रभावों को संबोधित करने के लिए विशेषज्ञ-प्रेरित पूर्व वितरणों का उपयोग करता है, जिससे बेहतर अंतरिम विश्लेषण और सहायक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर के माध्यम से परीक्षण दक्षता बढ़ती है और समयपूर्व समाप्ति के जोखिम को कम किया जाता है।