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Independent Component Discovery in Temporal Count Data

यह शोध पत्र टेम्पोरल काउंट डेटा के इंडिपेंडेंट कंपोनेंट एनालिसिस के लिए एक नवीन जनरेटिव फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मॉडल की आइडेंटिफिएबिलिटी सुनिश्चित करने, कुशल एमोर्टाइज्ड वेरिएशनल इन्फरेंस को सक्षम करने और गट माइक्रोबायोम एवं क्लाइमेट डेटासेट जैसे वास्तविक अनुप्रयोगों और सिम्युलेटेड डेटा, दोनों में डिसेंटैंगल्ड कंपोनेंट्स और रेजीम शिफ्ट्स को सफलतापूर्वक उजागर करने के लिए पॉइसन लॉग-नॉर्मल एमिशन के साथ रेजीम-एडेप्टिव डायनेमिक्स को संयोजित करता है।

Alexandre Chaussard, Anna Bonnet, Sylvain Le Corff2026-06-02
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Infinite-Dimensional Spherical Kernel ridge Regression

यह शोध पत्र एक अंतर्निहित गोलाकार कर्नेल रिग्रेशन (spherical kernel ridge regression) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्पर्शज्या स्थान (tangent space) में एक रैखिक भविष्यवक्ता (linear predictor) को गोलाकार ज्यामिति मेट्रिक्स के साथ संयोजित करके परिमित या अनंत-आयामी गोलों पर गैर-रेखीय प्रतिक्रियाओं को मॉडल करता है, जो स्थापित अभिसरण दरों (convergence rates) के साथ एक कुशल BFGS-आधारित एल्गोरिदम प्राप्त करने के लिए वेक्टर-मानित रिप्रोड्यूसिंग कर्नेल हिल्बर्ट स्पेस (vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces) का लाभ उठाता है।

Beatrice Matteo, Almond Stoecker, Shahin Tavakoli2026-06-02
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Cluster Analysis with Resampling for Validation and Exploration (CARVE)

यह शोध पत्र CARVE को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स पायथन और आर पैकेज है जो जटिल, उच्च-आयामी बायोमेडिकल डेटा पर पारंपरिक ज्यामितीय सत्यापन सूचकांकों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए रीसैंपलिंग-आधारित स्थिरता और सामान्यीकरण निदान का उपयोग करके क्लस्टरिंग में पुनरुत्पादकता संकट को संबोधित करता है।

Kai R. Wycik, Tiffany M. Tang, Tarek M. Zikry, Genevera I. Allen2026-06-02
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A Distribution-Free Framework for Rewrite-Based Human-text Detection via Knockoff Filtering

यह शोध पत्र एक वितरण-मुक्त (distribution-free) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो 'नॉकऑफ फ़िल्टरिंग' का लाभ उठाकर किसी भी रीराइट-आधारित डिटेक्टरों को बिना मॉडल पुन: प्रशिक्षित किए, LLM-जनित टेक्स्ट की पहचान करने के लिए परिमित-नमूना फॉल्स डिस्कवरी रेट (finite-sample false discovery rate) गारंटी वाले उपकरणों में परिवर्तित करता है।

Yi Liu2026-06-02
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Weighted Conformal Clustering

यह शोध पत्र एक नवीन भारित कॉन्फॉर्मल क्लस्टरिंग (weighted conformal clustering) पद्धति प्रस्तावित करता है जो एक सशर्त लेबल-वितरण विस्थापन (conditional label-distribution shift) ढांचे के माध्यम से सिंथेटिक कैलिब्रेशन लेबल और लेटेंट ग्राउंड ट्रुथ के बीच के बेमेल को संबोधित करके क्लस्टर लेबल के लिए वैध विश्वास सेट (confidence sets) का निर्माण करती है, जो अंततः मौजूदा स्प्लिट कॉन्फॉर्मल दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर सूचनात्मक विश्वास सेट आकार प्रदान करती है।

Anirban Nath, YoonHaeng Hur, Genevera I. Allen2026-06-02
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Rate-optimal neural boundary detection from unlabeled noisy images

यह शोध पत्र शोरयुक्त छवियों में अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) बाउंड्री डिटेक्शन के लिए एक फिशर-कंसिस्टेंट (Fisher-consistent), ग्रेडिएंट-आधारित न्यूरल नेटवर्क पद्धति प्रस्तावित करता है जो बिना किसी लेबल वाले डेटा या पैरामीट्रिक इंटेंसिटी मॉडल के, पीसवाइज़ स्मूथ (piecewise smooth) सीमाओं के लिए मिनिमैक्स-ऑप्टिमल रिकवरी रेट्स प्राप्त करता है।

Kyeongho Kim, Ilsang Ohn2026-06-02
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Causal Density Functions

यह शोध पत्र कॉज़ल डेंसिटी फंक्शन्स (causal density functions) को रेडॉन-निकोडिम डेरिवेटिव्स (Radon-Nikodym derivatives) के रूप में प्रस्तुत करता है जो अवलोकन संबंधी और हस्तक्षेप संबंधी वितरणों के बीच बिंदुवार माप परिवर्तन (pointwise change of measure) को परिमाणित करते हैं, जिससे एक परीक्षण योग्य रीवेटिंग पहचान (reweighting identity) के माध्यम से निर्देशित कारण प्रभावों के अनुमान, अंशांकन और स्कोरिंग को सक्षम बनाया जा सके।

Sridhar Mahadevan2026-06-02
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Robust inference for risk heterogeneity under group imbalance

यह शोध पत्र आबादी के बीच जोखिम विषमता (risk heterogeneity) का अनुमान लगाने के लिए नेयमैन ऑर्थोगोनैलिटी (Neyman orthogonality) पर आधारित एक सुदृढ़ ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक आईसीयू डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह समूह असंतुलन और मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन (model misspecification) के तहत पूर्वाग्रह को कम करके और अनुमानात्मक स्थिरता में सुधार करके मानक संभावना-आधारित (likelihood-based) विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mengqi Xu, Subha Maity, Joel Dubin2026-06-02
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Partial Identification under High-Dimensional Potential Outcomes and Confounders via Optimal Transport

यह शोध पत्र उच्च-आयामी कारण संबंधी परिवेशों (high-dimensional causal settings) में आंशिक पहचान (partial identification) के लिए एक नवीन अनुमानक (estimator) प्रस्तावित करता है जो अनुकूलतम परिवहन समस्या (optimal transport problem) को एक निम्न-आयामी संकेत उप-स्थान (low-dimensional signal subspace) और एक उच्च-आयामी अवशिष्ट उप-स्थान (high-dimensional residual subspace) में विघटित करके आयामीता के अभिशाप (curse of dimensionality) पर विजय प्राप्त करता है, जहाँ बाद वाले को स्लाइसड वासरस्टीन दूरी (Sliced Wasserstein distance) का उपयोग करके कुशलतापूर्वक पुनर्प्राप्त किया जाता है ताकि अधिक सटीक और सूचनात्मक कारण सीमाएँ (causal bounds) प्राप्त की जा सकें।

Yunfeng Wang, Zhiheng Zhang, Zijun Gao2026-06-02
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Change-Point Detection for Object-valued Time Series

यह शोध पत्र कमजोर क्रमिक निर्भरता (weak serial dependence) वाले ऑब्जेक्ट-वैल्यूड टाइम सीरीज़ के मार्जिनल वितरण में बदलाव का पता लगाने के लिए एक स्व-सामान्यीकरण-आधारित (self-normalization-based), ट्यूनिंग-पैरामीटर-मुक्त टेस्ट सांख्यिकी प्रस्तावित करता है, और एक नॉनपैरामेट्रिक सेटिंग में एकाधिक चेंज पॉइंट्स का अनुमान लगाने के लिए वाइल्ड बाइनरी सेगमेंटेशन एल्गोरिदम की निरंतरता (consistency) स्थापित करता है।

Yi Zhang, Changbo Zhu, Xiaofeng Shao2026-06-02