📊 Category

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2426 पेपर

📊 statistics

Distribution-free changepoint localization after sequential change detection

यह शोधपत्र अनुक्रमिक परिवर्तन पहचान (sequential change detection) के बाद चेंजपॉइंट्स को स्थानीयकृत करने के लिए पोस्ट-डिटेक्शन कॉन्फिडेंस सेट्स (post-detection confidence sets) के निर्माण हेतु पहला सामान्य वितरण-मुक्त ढांचा (general distribution-free framework) प्रस्तुत करता है, जो पूर्व या पश्चात के वितरणों के पूर्व ज्ञान की आवश्यकता के बिना परिमित-नमूना कवरेज गारंटी (finite-sample coverage guarantees) और सीमित कॉन्फिडेंस सेट आकार प्रदान करता है।

Aytijhya Saha, Aaditya Ramdas2026-06-02
📊 statistics

Statistical Inference on Gradient Flows

यह शोधपत्र एक यूनिफॉर्म सेंट्रल लिमिट थ्योरम को सिद्ध करके और एक व्यावहारिक, एल्गोरिदम-जागरूक कोवेरिएंस एस्टिमेटर पेश करके ग्रेडिएंट फ्लो पर टाइम-यूनिफॉर्म सांख्यिकीय अनुमान के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है, जो बिना पुन: नमूनाकरण (resampling) या सैंपल स्प्लिटिंग के संपूर्ण अनुकूलन पथ (optimization path) के दौरान वैध अनिश्चितता मात्रा निर्धारण को सक्षम बनाता है।

Tongyu Li, Alexander Giessing2026-06-02
📊 statistics

Scalable Counterfactual Risk Estimation for Rare Events in Longitudinal Data

यह शोध पत्र अनुदैर्ध्य कारण अनुमान (longitudinal causal inference) में दुर्लभ परिणामों के कारण होने वाले गणनात्मक बोझ और अनुमान अस्थिरता को संबोधित करने के लिए एक सिद्धांत-आधारित उप-नमूनाकरण (subsampling) और पुन: भारण (reweighting) रणनीति प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन और आत्महत्या जोखिम पर एक बड़े पैमाने के EHR अध्ययन के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।

Xiaohui Yin, Avijit Mitra, Ying Zhou, Kun Chen, Hong Yu2026-06-02
💰 quantitative finance

Post Selection Estimation of Sharpe Ratios

यह शोध पत्र उस संपत्ति के वास्तविक शार्प अनुपात (Sharpe ratio) का अनुमान लगाने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय विधियों का मूल्यांकन करता है जिसे इसके उच्चतम देखे गए इन-सैंपल प्रदर्शन के लिए चुना गया है, जिसमें यह पाया गया है कि जेम्स स्टेन एस्टिमेटर (James Stein estimator) विविध सिमुलेशन परिदृश्यों में डिबायसिंग (debiasing), थ्रेशोल्डिंग (thresholding) और एम्पिरिकल बेयस (empirical Bayes) जैसे विकल्पों की तुलना में आम तौर पर बेहतर प्रदर्शन करता है।

Steven E. Pav2026-06-02
🧬 biology

Feature leakage and the identifiability of direct-dependency entropy models of neural activity

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि न्यूरल गतिविधि के डायरेक्ट-इनपुट एंट्रॉपी मॉडल्स द्वारा सफल भविष्यवाणी अक्सर वास्तविक यांत्रिक सरलता के बजाय छोड़े गए इंटरैक्शन या छिपी हुई अवस्थाओं से होने वाले फीचर लीकेज को दर्शाती है, और इन-डिस्ट्रीब्यूशन प्रेडिक्टिव परफॉरमेंस तथा अंतर्निहित न्यूरल रिस्पॉन्स रूल्स की वास्तविक रिकवरी के बीच अंतर करने के लिए डायग्नोस्टिक रीवेटिंग विधियों का प्रस्ताव करता है।

Houman Safaai, Bernardo L. Sabatini2026-06-02
📊 statistics

Beyond principal ignorability: Nonparametric sensitivity bounds for principal stratification

यह शोध पत्र प्रिंसिपल स्ट्रैटिफिकेशन (principal stratification) के लिए एक नॉनपैरामीट्रिक संवेदनशीलता विश्लेषण ढांचा प्रस्तुत करता है जो अनटेस्टेबल प्रिंसिपल इग्नोरैबिलिटी (untestable principal ignorability) धारणा के उल्लंघन के तहत प्रिंसिपल कॉज़ल प्रभावों के लिए शार्प बाउंड्स (sharp bounds) प्राप्त करता है, जिसमें एक मार्जिन-मुक्त बाउंडिंग फैक्टर का उपयोग किया गया है और इस पद्धति को जनरलाइज्ड कॉज़ल प्रभावों और पेयरवाइज तुलनाओं (pairwise comparisons) तक विस्तारित किया गया है।

Xinyuan Chen, Michael O. Harhay, Fan Li2026-06-02
⚛️ high-energy experiments

HS3: A Descriptive, Interoperable Serialization Standard for Statistical Models in High-Energy Physics

यह शोध पत्र HS3 प्रस्तुत करता है, जो एक नया कार्यान्वयन-अज्ञेय (implementation-agnostic), मानव-पठनीय और विस्तार योग्य सीरियलाइजेशन मानक है, जिसे हाई-एनर्जी फिजिक्स में सांख्यिकीय मॉडलों के प्रतिनिधित्व और आदान-प्रदान के लिए एक सार्वभौमिक, FAIR-अनुपालन प्रारूप प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे मौजूदा सॉफ्टवेयर-विशिष्ट प्रारूपों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Carsten Burgard, Oliver Schulz, Giordon Stark, Jonas Rembser, Simon Cello, Cornelius Grunwald2026-06-02
📊 statistics

Spatial Capture-Recapture With Penalized Regression Splines to Flexibly Model Wildlife Density and Distribution

यह शोध पत्र एक नवीन स्थानिक कैप्चर-रिकैप्चर ढांचे को प्रस्तुत करता है जो लॉग-गौसियन कॉक्स प्रक्रिया के माध्यम से पशु गतिविधि केंद्रों को लचीले ढंग से मॉडल करने के लिए पेनलाइज्ड रिग्रेशन स्प्लाइन्स और एक लैप्लेस-अनुमानित पेनलाइज्ड मार्जिनल मैक्सिमम लाइकलीहुड दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जिससे जनसंख्या आकार के सटीक अनुमानों को बनाए रखते हुए पारंपरिक विधियों की तुलना में स्थानिक पशु वितरण के अनुमान में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Andrew E. Seaton, David L. Borchers, Milou Groenenberg, Ben Stevenson2026-06-02
📊 statistics

Return-to-Baseline Testing via Empirically Calibrated e-processes

यह शोध पत्र उच्च-आवृत्ति निगरानी डेटा में बेसलाइन-पर-वापसी के समय का पता लगाने के लिए अनुभवजन्य रूप से कैलिब्रेटेड ई-प्रक्रियाओं (e-processes) का उपयोग करते हुए एक अनुक्रमिक, वितरण-मुक्त परीक्षण प्रक्रिया प्रस्तावित करता है, जो किसी पूर्व-निर्धारित शून्य मॉडल की आवश्यकता के बिना, किसी भी समय-वैध त्रुटि नियंत्रण और विषय-विशिष्ट अंशांकन (subject-specific calibration) प्रदान करता है।

Marta Regis, Paulo Serra2026-06-02
📊 statistics

PliableBVS: A flexible Bayesian variable selection method for modeling interactions with mandatory modifying variables

यह शोध पत्र PliableBVS प्रस्तुत करता है, जो एक बेयज़ियन वेरिएबल सिलेक्शन विधि है जो अनिवार्य संशोधक चरों (mandatory modifying variables) के तहत मुख्य और इंटरेक्शन प्रभावों को एक साथ चुनने के लिए पदानुक्रमित स्पाइक-एंड-स्लैब प्रायर्स (hierarchical spike-and-slab priors) का उपयोग करके प्लायबल लासो फ्रेमवर्क का विस्तार करता है, जो जैविक रूप से सार्थक विशेषताओं की पहचान करने के लिए सिमुलेशन अध्ययनों और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Theophilus Quachie Asenso, Zhi Zhao, Maren-Helene Langeland Degnes, Marie Cecilie Paasche Roland, Trond Melbye Michelsen (…)2026-06-02