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यह शोध पत्र सीमित निरंतर डेटा (bounded continuous data) के मॉडलिंग के लिए एक-पैरामीटर ट्रंकेटेड क्यू-लिंडले डिस्ट्रीब्यूशन (TQLD) प्रस्तुत करता है, इसके प्रमुख गणितीय गुणों को व्युत्पन्न करता है, सिमुलेशन के माध्यम से नौ शास्त्रीय अनुमान विधियों का मूल्यांकन करता है, और मौजूदा मॉडलों की तुलना में स्वास्थ्य सेवा डेटा पर इसकी बेहतर उपयुक्तता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक हाइब्रिड स्टैकिंग फ्रेमवर्क (EHSF) का प्रस्ताव करता है जो तीन विषम भारतीय शहरों में एक घंटे आगे के PM2.5 पूर्वानुमान के लिए उच्च-सटीकता प्राप्त करने हेतु कैटबूस्ट (CatBoost) मेटा-लर्नर के साथ विविध फीचर इंजीनियरिंग और सर्वसम्मति-आधारित चयन को एकीकृत करता है, जबकि इसकी सामान्यीकरण क्षमता की पुष्टि करने के लिए आगे के सत्यापन की आवश्यकता को स्वीकार करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि NHANES डेटा में पहचाने गए तीन स्पष्ट रूप से सुदृढ़ बायोमार्कर इंटरैक्शन वास्तव में हेमोकन्सेंट्रेशन (hemoconcentration), कन्फाउंडिंग-बाय-इंडिकेशन (confounding-by-indication) और अनुचित जनसांख्यिकीय संदर्भ श्रेणियों के कारण उत्पन्न पद्धतिगत आर्टिफ़ैक्ट्स (methodological artifacts) हैं, जो यह तर्क देता है कि जब कन्फाउंडिंग तंत्र पुनरुत्पादनीय होते हैं, तो केवल प्रतिकृति (replication) ही जैविक संकेतों को मान्य नहीं कर सकती।
2000 के बाद के डेटा पर डायनेमिक फिक्स्ड-इफेक्ट्स पैनल विधियों का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन स्पेन की विकेंद्रीकृत सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणाली में महत्वपूर्ण सांख्यिकीय संबंधों की पहचान करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि बढ़ा हुआ क्षेत्रीय वित्तपोषण व्यय वृद्धि को प्रेरित करता है, जो बदले में विस्तारित स्वास्थ्य संसाधनों और फार्मास्युटिकल खर्च के साथ सह-संबंधित है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सामाजिक-जनसांख्यिकीय चरों पर सर्वेक्षण भारण (सर्वेक्षण वेटिंग) गैर-प्रतिक्रिया पूर्वाग्रह के केवल उस अंश को ही हटा पाता है जो उन चरों द्वारा स्पष्ट किए गए परिणाम विचरण (आउटकम वेरिएंस) के अनुपात के बराबर होता है, जो यह प्रकट करता है कि व्यक्तिपरक कल्याण अनुसंधान के लिए ऐसा भारण काफी हद तक अप्रभावी है जहाँ जनसांख्यिकीय भविष्यवक्ता खुशी में न्यूनतम विचरण की व्याख्या करते हैं।
यह शोध पत्र न्यू जनरलाइज्ड अल्फा पावर (NGAP) निरंतर वितरण परिवार को प्रस्तुत करता है, जो जटिल जीवनकाल डेटा के लिए मॉडलिंग लचीलेपन को बढ़ाने हेतु एक घातांक रूपांतरण का उपयोग करता है, और व्यापक गणितीय विश्लेषण, पंद्रह अनुमान विधियों के विस्तृत सिमुलेशन और स्वास्थ्य सेवा एवं पर्यावरणीय गुणवत्ता निगरानी में सफल अनुप्रयोगों के माध्यम से इसके उत्कृष्ट प्रदर्शन को प्रमाणित करता है।
यह शोध पत्र एक लाइकलीहुड-आधारित सिद्धांत विकसित करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि मल्टीक्लास वर्गीकरण में, सूचनात्मक लेबल की अनुपलब्धता (missingness) निर्णय सीमा के विक्षोभों (decision boundary perturbations) के साथ अनुपलब्धता पैटर्न से प्राप्त सूचना लाभ को संरेखित करके एसिम्प्टोटिक अतिरिक्त जोखिम (asymptotic excess risk) को कम कर सकती है, भले ही पूर्ण वर्गीकरण में उच्च वैश्विक फिशर सूचना (global Fisher information) बनी रहे।
यह शोध पत्र इंटरनेशनल चोपिन प्रतियोगिता के लिए एक दो-चरणीय सांख्यिकीय पद्धति का प्रस्ताव और गणितीय रूप से सत्यापन करता है जो जजों के स्कोरिंग स्केल को कैलिब्रेट करती है और अभिसरण (convergence) सुनिश्चित करने के लिए आउटलेर्स को पुनरावृत्ति से क्लिप करती है, जिससे स्कोर एकत्रीकरण की निष्पक्षता में सुधार करते हुए कलात्मक निर्णय को संरक्षित किया जा सके।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग-आधारित फीचर चयन, भारत के IHDS-II डेटा के विश्लेषण से प्रमाणित, संकेतकों के एक छोटे, गैर-अनावश्यक उपसमूह की पहचान करके बहुआयामी गरीबी मापन के कम्प्यूटेशनल और व्याख्यात्मक बोझ को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकता है, जो पूर्ण संकेतक सेटों के तुलनीय वर्गीकरण सटीकता बनाए रखता है।
यह पद्धतिगत अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि 2022 के बाद अंग्रेजी वेब में औसत शाब्दिक विविधता (लेक्सिकल डाइवर्सिटी) में गिरावट के दावे सुदृढ़ नहीं हैं, क्योंकि प्लेसबो परीक्षण कई डोमेन में भ्रामक ब्रेकपॉइंट्स प्रकट करते हैं और शेष सांख्यिकीय रूप से व्यवहार्य विश्लेषण अपर्याप्त शक्ति वाले और अनिर्णायक हैं।