2426 पेपर
यह शोध पत्र CaDRe को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो समय-श्रृंखला डेटा (time-series data) से प्रेक्षित जलवायु चरों और गुप्त प्रेरक बलों के बीच कारण संबंधों की संयुक्त रूप से पहचान करता है, जो जलवायु विश्लेषण के लिए सैद्धांतिक पहचान योग्यता गारंटी और व्याख्यात्मक अंतर्दृष्टि दोनों प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक ऐसी विधि प्रस्तावित करता है जो कंजॉइंट डेटा (conjoint data) से व्याख्या योग्य, फैक्टर्ड स्टोकेस्टिक नीतियों को सीखने के लिए है जो औसत-मामले (average-case) और प्रतिकूल मिनिमैक्स (adversarial minimax) दोनों सेटिंग्स के तहत अपेक्षित परिणामों को अनुकूलित करती है, जबकि स्पर्शोन्मुख रूप से वैध अनिश्चितता परिमाणीकरण प्रदान करती है और पारंपरिक औसत दृष्टिकोणों की तुलना में ऐतिहासिक चुनावी गतिशीलता के साथ बेहतर संरेखण प्रदर्शित करती है।
यह शोधपत्र SCORE प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो overshoot refunds के माध्यम से व्यर्थ साक्ष्य को पुनः प्राप्त करके और retroactive alpha-wealth अपडेट को सक्षम करके -values पर आधारित ऑनलाइन False Discovery Rate नियंत्रण विधियों की सांख्यिकीय शक्ति (statistical power) को बढ़ाता है, जबकि वैध परिमित-नमूना (finite-sample) FDR नियंत्रण को सख्ती से सुरक्षित रखता है।
यह शोध पत्र मल्टीडायमेंशनल आइटम रिस्पॉन्स थ्योरी (MIRT) के लिए एक नवीन डेटा-संचालित, फ्लो-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो व्युत्क्रमणीय रूपांतरणों (invertible transformations) के माध्यम से गैर-गौसियन (non-Gaussian) गुप्त वितरणों को मॉडल करके आइटम मापदंडों और गुप्त लक्षणों का संयुक्त रूप से अनुमान लगाता है, जिससे पारंपरिक गौसियन धारणाओं की सीमाओं को दूर किया जा सकता है और विषमता (skewness), भारी पूंछ (heavy tails), या बहुविधता (multimodality) की उपस्थिति में अनुमान की सटीकता में सुधार किया जा सकता है।
यह शोध पत्र 'इंटीग्रेटेड बायस विद फुल अनसर्टेन्टी' (IBFU) नामक एक नए बेयसियन कैलिब्रेशन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक केनेडी-ओ'हैगन दृष्टिकोण में सुधार करता है, जिसमें कैलिब्रेशन मापदंडों को सर्वोत्तम अनुमानों के साथ-साथ संरचित, श्रिंकेज-रेगुलराइज्ड सुधारों के रूप में मॉडल किया गया है, जिससे कन्फाउंडिंग पैथोलॉजीज़ को कम किया जा सके और डेटा द्वारा समर्थित होने पर इनपुट-डिपेंडेंट पैरामीटर विविधताओं की अनुमति मिल सके।
यह शोधपत्र CerT-MCMC को प्रस्तुत करता है, जो लर्नड-ट्रांसपोर्ट मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (learned-transport Markov chain Monte Carlo) के लिए एक ढांचा है जो वास्तविक ट्रांसपोर्ट विफलताओं को प्रमाण-तकनीक की सीमाओं से अलग करने के लिए एक आयामी-निर्भर कवरिंग बाउंड (dimension-dependent covering bound) को एक आयामी-स्वतंत्र क्वांटाइल-कोर बाउंड (dimension-independent quantile-core bound) के साथ जोड़कर स्वचालित, कठोर अभिसरण प्रमाणपत्र (convergence certificates) प्रदान करता है।
यह शोध पत्र गैर-विभेद्यता (non-differentiability) की समस्याओं को दूर करने और सुदृढ़ अर्ध-प्राचलीकृत अनुमान (robust semiparametric inference) को सक्षम करने के लिए इलनेस-डेथ मॉडल के भीतर एक स्मूद्थ इंटरवेंशन का उपयोग करके, उत्तरजीविता परिणामों पर स्टोकेस्टिक उपचार हस्तक्षेपों के कारण प्रभाव के लिए एक डिबायस्ड वन-स्टेप एस्टिमेटर प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र GLIDE को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो विभिन्न प्रेडिक्शन-पावर्ड इन्फरेंस विधियों और सैंपलर्स को एक मानकीकृत API के तहत एकीकृत करती है ताकि वैध अनिश्चितता अनुमानों के साथ एजेंटिक सिस्टम के विश्वसनीय, निष्पक्ष मूल्यांकन को सक्षम बनाया जा सके और एनोटेशन लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।
यह शोध पत्र विरियन-स्तर की प्रतिस्थापन दर (VLSR), जो वंशों के साथ उत्परिवर्तन घटनाओं को गिनती है, और सर्वसम्मति-स्तर की प्रतिस्थापन दरों (CLSRs), जो सर्वसम्मति अनुक्रमों में परिवर्तनों को मापती हैं, के बीच अंतर स्पष्ट करता है, और यह तर्क देता है कि ये विशिष्ट अनुमानित मान (estimands) विनिमेय नहीं हैं और यह सुनिश्चित करने के लिए कि वायरल विकासवादी विश्लेषण में सुविज्ञ पद्धतिगत विकल्प लिए जा सकें, उपयोग किए गए विशिष्ट सर्वसम्मति-निर्माण नियम को नियमित रूप से रिपोर्ट किया जाना चाहिए।
यह शोध पत्र बेयसियन मॉडलों में मजबूती के मात्रात्मक माप के रूप में वर्स्ट-केस पोस्टीरियर और लाइकलीहुड संवेदनशीलता को प्रस्तुत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि पैरामीटर लर्निंग पोस्टीरियर संवेदनशीलता को समाप्त कर देता है, यह लाइकलीहुड संवेदनशीलता को हल नहीं करता है, जिससे एक वितरण संबंधी सुदृढ़ अनुकूलन (डिस्ट्रीब्यूशनली रोबस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन) ढांचे को प्रेरित करने में मदद मिलती है जो अपेक्षित प्रदर्शन को दोनों प्रकार के वितरण संबंधी परिवर्तनों के विरुद्ध मजबूती के साथ संतुलित करता है।