📊 सांख्यिकी

Power-Optimal Covariate Adjustment for Switchback Experiments

यह शोध पत्र असमान क्लस्टर आकार वाले स्विचबैक प्रयोगों के लिए एक शक्ति-इष्टतम (power-optimal) CUPAC कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है जो केवल समग्र भविष्य कहनेवाला सटीकता को लक्षित करने के बजाय, विशेष रूप से रैंडमाइजेशन इकाइयों के बीच और उनके भीतर शोर (noise) के पूर्वानुमान को संतुलित करके सांख्यिकीय शक्ति में सुधार करता है।

Sergei Pankratev2026-09-21
📊 सांख्यिकी

Psychometric evaluation of a disaster preparedness perception instrument among paramedic students in Saudi Arabia: A Factor Analytic Study

इस अध्ययन ने 152 सऊदी पैरामेडिक छात्रों के बीच डिजास्टर प्रिपैredनेस इवैल्यूएशन टूल (DPET) का मनोवैज्ञानिक मूल्यांकन किया, जिसमें मूल 36-आइटम वाले उपकरण को एक मजबूत, चार-कारक, 24-आइटम वाली संरचना में परिष्कृत किया गया ताकि आपातकालीन चिकित्सा सेवाओं की आबादी में आपदा तैयारी का बेहतर आकलन किया जा सके, जिसमें उच्च आंतरिक निरंतरता भी है।

Abdullah Alruwaili, Abdulhadi Al Ruwaithi2026-09-21
📊 सांख्यिकी

Decomposing Uncertainty in Spatial Accessibility Estimates of Urban Park Using Uncertainty Analysis and Global Sensitivity Analysis (UA-GSA)

यह अध्ययन सियोल में 2SFCA-आधारित शहरी पार्क सुलभता अनुमानों को प्रभावित करने वाले मांग, आपूर्ति और यात्रा प्रतिबाधा (ट्रैवल इम्पीडेंस) में अनिश्चितताओं का मूल्यांकन करने के लिए एक अनिश्चितता और वैश्विक संवेदनशीलता विश्लेषण (UA-GSA) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि स्थानिक पैटर्न सुसंगत बने रहते हैं, अनिश्चितता के प्रमुख स्रोत स्थान और समय के अनुसार महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होते हैं।

Huiji Jeong, Jeon-Young Kang, Alexander Michels, Dong Liu, Jared Aldstadt2026-09-21
📊 सांख्यिकी

Scalable Statistical Computation for Large-Scale Data: Distributed, Subsampling, and Minibatch Approaches

यह अध्ययन बड़े पैमाने पर सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए वितरित कंप्यूटिंग (डिस्ट्रिब्यूटेड कंप्यूटिंग), सबसैंपलिंग और मिनीबैच अनुकूलन का मात्रात्मक मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जहाँ वितरित विधियाँ उच्च लागत पर शक्ति (पावर) को बढ़ाती हैं और सबसैंपलिंग संसाधनों की बचत करती है लेकिन इसमें स्केलेबिलिटी की सीमाएँ हैं, वहीं मिनीबैच अनुकूलन गति, संसाधन दक्षता और सटीकता का सबसे अच्छा समग्र संतुलन प्रदान करता है।

Nadia Naqvi2026-09-21
📊 सांख्यिकी

Cosmology-Inspired Reliability Gates for Graph Laplacian Spectral Diagnostics

यह शोधपत्र एक कॉस्मोलॉजी-प्रेरित विश्वसनीयता ढांचे (reliability framework) को प्रस्तुत करता है जो ग्राफ लैपलेसियन्स (graph Laplacians) पर स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग की सटीकता को प्रमाणित करने के लिए नियत विचलन सीमाओं (deterministic perturbation bounds) और बहु-स्तरीय प्रवेश द्वारों (multi-level admission gates) का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि दिशात्मक प्रमाणपत्र (directional certificates) और आयाम-समान गेट (amplitude-uniform gates), विविक्त शोर (discrete noise) के तहत आइजनवेक्टर स्थिरता को मान्य करने में स्केलर अवशेषों (scalar residuals) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Hassan Ugail2026-09-21
📊 सांख्यिकी

Semi-Berry Approximation for Scale-Homogeneous Sums of Random Variables: Lyapunov-Guided Partitioning Between Gaussian Aggregation and Targeted Simulation

यह शोध पत्र एक सेमी-बेरी (Semi-Berry) सन्निकटन का प्रस्ताव करता है जो स्केल-होमोजेनियस (scale-homogeneous) यादृच्छिक चरों को लयापुनोव अनुपात (Lyapunov ratio) के आधार पर गॉसियन-एग्रीगेटेड (Gaussian-aggregated) और सिमुलेशन-टारगेटेड (simulation-targeted) समूहों में विभाजित करता है, जो मानक नॉर्मल सन्निकटन या पूर्ण मोंटे कार्लो सिमुलेशन की तुलना में टेल क्वांटाइल त्रुटियों और गणना लागत को काफी कम कर देता है।

bing xiong2026-09-21
📊 सांख्यिकी

A Robust Bootstrap Test for Bidirectional Granger Causality via Unexplained Mutual Information

यह शोध पत्र गॉसियन VAR मॉडलों में द्विदिश ग्रेंजर कार्य-कारणता (बाइडायरेक्शनल ग्रेंजर कॉज़ैलिटी) के लिए एक सुदृढ़ बूटस्ट्रैप परीक्षण प्रस्तावित करता है जो परिमित-नमूना वैधता, कारण दिशात्मकता विभेदन और आउटलायर संवेदनशीलता के अंतराल को संबोधित करने के लिए अनएक्स्प्लेन्ड म्यूचुअल इंफॉर्मेशन, एक इंटरसेक्शन-यूनियन प्रक्रिया और हूबर एम-एस्टिमेशन का उपयोग करता है।

zouhaier dhifaoui2026-09-20
📊 सांख्यिकी

A Mathematical Framework for Topological Causal Data Analysis

यह शोध पत्र टोपोलॉजिकल कॉज़ल डेटा एनालिसिस (TCDA) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो छवियों और नेटवर्क जैसे संरचित परिणामों का विश्लेषण करने के लिए स्थिर टोपोलॉजिकल सारांशों को कॉज़ल इन्फरेंस (कारण संबंधी अनुमान) के साथ एकीकृत करता है, और व्यक्तिगत एवं वितरण-स्तर के दोनों प्रकार के कॉज़ल प्रभावों के लिए पहचान, अनुमान और निरंतरता के परिणाम प्रदान करते हुए कॉज़ल डिस्कवरी में टोपोलॉजी की सीमाओं को स्पष्ट करता है।

Hugo Gobato Souto, Ioannis Diamantis2026-09-18
📊 सांख्यिकी

Communication-efficient distributed hazard difference estimation for heterogeneous multi-site survival data

यह शोध पत्र DiSAH को प्रस्तुत करता है, जो एक संचार-कुशल, गैर-पुनरावृत्ति (non-iterative) फेडरेटेड एल्गोरिदम है जो रोगी-स्तरीय डेटा साझा किए बिना उत्तरजीविता विश्लेषण (survival analysis) के लिए जोखिम अंतर (hazard differences) के बहु-स्थल अनुमान को सक्षम बनाता है, जो केंद्रीकृत मॉडलों के तुलनीय सटीकता प्राप्त करता है और पारंपरिक मेटा-विश्लेषण एवं स्थानीय दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ziwen Wang, Siqi Li, Marcus Eng Hock Ong, Nan Liu2026-09-18
📊 सांख्यिकी

Rule-Aware Bayesian Reconstruction and Local Auditing of Hidden Crowd Preferences

यह शोध पत्र एक नियम-जागरूक (rule-aware) बेयसियन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो गतिशील व्युत्क्रम-वरीयता समस्याओं (dynamic inverse-preference problems) के माध्यम से गुप्त उपयोगिताओं को मॉडल करके हाइब्रिड विशेषज्ञ-भीड़ प्रणालियों में छिपी भीड़ की प्राथमिकताओं को पुनर्गठित करता है, जिससे 33 सीज़न के टेलीविजन प्रतियोगिता डेटा के माध्यम से एकत्रीकरण व्यापार-बंदों (aggregation trade-offs) के ऑडिटिंग और प्रतितथ्यात्मक निर्णय प्रोटोकॉल (counterfactual decision protocols) के मूल्यांकन को सक्षम बनाया जा सके।

Yaorong Huang, Zhanhao Cai, Zhuohang Zhang, Yuntao Jia2026-09-18