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Bayesian kernel machine meta-regression: an application in environmental epidemiology

यह शोध पत्र बेयसियन कर्नेल मशीन मेटा-रिग्रेशन (BKMMR) का प्रस्ताव करता है, जो एक लचीला द्वितीय-चरण मॉडलिंग ढांचा है जो बहु-स्थानिक पर्यावरणीय महामारी विज्ञान डेटा में गैर-रैखिकता और अंतःक्रियाओं को स्वचालित रूप से कैप्चर करके पारंपरिक रैखिक मेटा-रिग्रेशन की सीमाओं को दूर करता है, जिससे सिमुलेशन और दक्षिण कोरिया में एक वायु प्रदूषण अध्ययन के माध्यम से प्रदर्शित अनुमान सटीकता, भविष्यवाणी और डाउनस्केलिंग क्षमताओं में सुधार होता है।

Jiseop Jeong, Daewon Yang, Whanhee Lee, Yejin Kim, Yeonseung Chung2026-08-06

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Modelling Extreme Water Levels of a Hydroelectric Dam under Natural Truncation

यह अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि राइट-ट्रंकेटेड पीक्स-ओवर-थ्रेशोल्ड (RT-POT) मॉडल प्राकृतिक ट्रंकेशन के तहत घाना के अकोसोम्बो बांध पर चरम जल स्तर के प्रबंधन के लिए अधिक सटीक पैरामीटर अनुमान और यथार्थवादी ऊपरी छोर प्रदान करके पारंपरिक जनरल एक्सट्रीम वैल्यू और जनरल पैरेटो डिस्ट्रीब्यूशन दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Emmanuel Annor, Eric Ocran, Issah Seidu, Richard Minkah2026-08-06

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Adaptive Bayesian Threshold Heuristic Strategies for the Partial-Information Secretary Problem

यह शोध पत्र पूर्ण-सूचना अनुकूलतम स्टॉपिंग थ्योरी (full-information optimal stopping theory) को नॉर्मल-गामा कंजुगेट प्रायर (Normal-Gamma conjugate prior) के माध्यम से बेयसियन अपडेटिंग के साथ एकीकृत करके आंशिक-सूचना वाले सचिव समस्या (partial-information secretary problem) के लिए एडेप्टिव बेयसियन थ्रेशोल्ड ह्यूरिस्टिक रणनीतियों का प्रस्ताव करता है, जो विशेष रूप से छोटे नमूना आकार और कमजोर पूर्व सूचना के तहत अधिकतम संभावना अनुमान (maximum likelihood estimation) विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Wuting Zheng, Qian Zhan2026-08-06

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Cross-Fitted Contamination-Aware Generalized Empirical-Bayes Liu Shrinkage for Multinomial Logit Models under Multicollinearity and Outliers

यह शोध पत्र मल्टीनोमियल लॉजिट मॉडल के लिए क्रॉस-फिटेड कंटैमिनेशन-अवेयर जनरलाइज्ड एम्पिरिकल-बेयस लियू श्रिंकेज (CF-CABLS-MNL) एस्टीमेटर का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो एक ऐसा सुदृढ़ ढांचा है जो मल्टीकोलिनैरिटी और आउटलेयर्स के तहत माध्य वर्ग त्रुटि को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए क्रॉस-फिटेड डेंसिटी-पावर-डाइवर्जेंस, मिसक्लासिफिकेशन एडजस्टमेंट और स्पेक्ट्रल श्रिंकेज को एकीकृत करता है, हालांकि अनुभवजन्य परिणाम संकेत देते हैं कि जहाँ यह संदूषित सेटिंग्स में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, वहीं स्वच्छ या सघन-डेटा परिदृश्यों में रिज रिग्रेशन जैसे प्रत्यक्ष रेगुलाइजेशन विधियाँ इससे बेहतर प्रदर्शन कर सकती हैं।

Sadia Saba, Muhammad Amir Saeed2026-08-06

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Model–based clustering for spherical and hyper–spherical data using elliptically symmetric distributions

यह शोधपत्र गोलाकार और अति-गोलाकार (hyper-spherical) डेटा के लिए दीर्घवृत्तीय सममित वितरणों, विशेष रूप से दीर्घवृत्तीय सममित कोणीय गॉसियन (angular Gaussian) और गोलाकार दीर्घवृत्तीय सममित प्रक्षिप्त कॉची (spherical elliptically symmetric projected Cauchy) वितरणों का उपयोग करते हुए एक मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिन्हें एक्सपेक्टेशन-मैक्सिमाइजेशन (EM) एल्गोरिदम के माध्यम से अनुमानित किया जाता है और सिमुलेशन एवं वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से मूल्यांकित किया जाता है।

Theodoros Perdikis, Nader Alharbi, Michail Tsagris2026-08-05

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Absolute and Relative Performance Indicators Associated with Match Success Across Six European Professional Football Leagues

छह यूरोपीय लीगों के 2,058 मैचों का यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि सापेक्ष प्रदर्शन संकेतक (टीम-प्रतिद्वंद्वी अंतर) मैच के परिणामों की भविष्यवाणी करने में पूर्ण संकेतकों की तुलना में अधिक प्रभावी हैं, सबसे सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल पूर्ण और सापेक्ष दोनों मेट्रिक्स को एकीकृत करके प्राप्त किया जाता है।

Ângelo Brito2026-08-05

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Odd Log-Logistic Rayleigh Distribution with Applications

यह शोध पत्र रेले मॉडल के एक लचीले विस्तार के रूप में दो-पैरामीटर ऑड लॉग-लॉजिस्टिक्स रेले (OLLR) वितरण प्रस्तुत करता है, इसके सांख्यिकीय गुणों को व्युत्पन्न करता है और दो वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर अनुप्रयोगों के माध्यम से लाइफटाइम डेटा को मॉडल करने में इसके बेहतर प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है।

Sadiq Abubakar Ismaila, Bello Ibrahim Monday2026-08-05

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Learning Analytics and Early Warning Systems for Mathematics Achievement: A Multi-Country Comparative Programme Evaluation

यह समीक्षा गणितीय उपलब्धि के लिए लर्निंग एनालिटिक्स और अर्ली वार्निंग सिस्टम के डिज़ाइन, प्रदर्शन और समता संबंधी निहितार्थों का मूल्यांकन करने के लिए कई देशों के तीस अध्ययनों के साक्ष्यों को संश्लेषित करती है, जो उनकी भविष्य कहने वाली क्षमता को उजागर करते हुए एल्गोरिदम की निष्पक्षता, अंतर-देशीय तुलनीयता और डोमेन-विशिष्ट नैदानिक अंतर्दृष्टि के एकीकरण में महत्वपूर्ण अंतराल की पहचान करती है।

Maryam Jimoh2026-08-04

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Bayesian Target-Domain SHAP under Covariate Shift: Posterior Propagation, Overlap, and Selective Action Risk

यह शोध पत्र कोवेरिएट शिफ्ट (covariate shift) के तहत टारगेट-डोमेन इंटरवेंशनल SHAP के लिए एक बेयसियन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अनिश्चितता को मापने और चयनात्मक कार्रवाई को अनुकूलित करने के लिए सटीक पोस्टीरियर वितरण और जोखिम सीमाएं व्युत्पन्न करता है, और सिमुलेशन एवं वास्तविक डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण पारंपरिक तरीकों की तुलना में अनुमान त्रुटि और अवसर हानि को काफी कम करता है, विशेष रूप से तब जब स्रोत और लक्ष्य वितरणों में ओवरलैप कम होता है।

jiangshan zhu2026-08-04

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Factorial multistratum designs for building, optimising or evaluating multilevel interventions embedded in learning systems: A taxonomy of factorial cluster-randomised trial designs and their variants

यह शोध पत्र कृषि और औद्योगिक अनुसंधान के बहु-स्तरीय (multistratum) अवधारणाओं का उपयोग करते हुए, मौजूदा नैदानिक उदाहरणों को वर्गीकृत करने, एक सैद्धांतिक मोटापे के हस्तक्षेप के माध्यम से दस डिज़ाइन वेरिएंट्स को स्पष्ट करने और बहु-स्तरीय स्वास्थ्य देखभाल हस्तक्षेपों को अनुकूलित करने की व्यावहारिक चुनौतियों को उजागर करने के लिए, फैक्टोरियल क्लस्टर-रैंडमाइज्ड ट्रायल डिज़ाइनों हेतु एक व्यापक वर्गीकरण प्रस्तावित करता है।

REA Walwyn, EL Turner, B Copsey, B Goulao, R Foy, AA Montgomery, SG Gilmour, SH Richards2026-08-03

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