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234 पेपर

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Neural Networks for net survival estimation and prediction

यह शोध पत्र नेट उत्तरजीविता (net survival) का अनुमान लगाने और भविष्यवाणी करने के लिए एक अनुकूलित पार्शियल लॉजिस्टिक आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (PLANN) का उपयोग करते हुए एक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो पारंपरिक स्प्लाइन-आधारित प्रतिगमन (spline-based regressions) की तुलना में जटिल डेटा संरचनाओं को संभालने में अपनी लचीलापन प्रदर्शित करता है, साथ ही छोटे नमूना आकारों के लिए अनुमानों में उच्च विचरण (higher variance) को भी रेखांकित करता है और कार्यान्वयन के लिए `survivalPLANN` R पैकेज प्रदान करता है।

Thomas Ollard, Yohann Foucher2026-07-15
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Tracking Structural Evolution in Higher Education Mobility -- A Comparative Analysis of Graph Distance Metrics (Hungary, 2006--2024)

यह अध्ययन 2006 से 2024 तक हंगरी के उच्च शिक्षा गतिशीलता नेटवर्क के संरचनात्मक विकास का विश्लेषण करने के लिए एक ग्राफोन-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि स्पेक्ट्रल और वितरण संबंधी दूरी मेट्रिक्स नीति-प्रेरित परिवर्तनों को पकड़ने और पदानुक्रमित नेटवर्क स्तरों को प्रकट करने में पारंपरिक सांख्यिकी की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Zsolt T. Kosztyán, András Hosznyák, Tünde Király, Attila I. Katona, Dénes M. Kornél, Gergő Hornák2026-07-15
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Monitoring Multivariate Categorical Processes in Phase II: An Economic–Statistical Design of the GLT Control Chart

यह अध्ययन आवश्यक सांख्यिकीय प्रदर्शन को बनाए रखते हुए अपेक्षित कुल लागत को कम करने के लिए एक EWMA-GLT नियंत्रण चार्ट के डिज़ाइन को अनुकूलित करके, फेज़ II में बहुभिन्नरूपी श्रेणीबद्ध प्रक्रियाओं की निगरानी के लिए एक एकीकृत आर्थिक-सांख्यिकीय ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Kiana Atoofi¹, Reza Kamranrad2026-07-14
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Transport G-Computation: A Distributional Approach to Longitudinal Causal Inference via Optimal Transport

यह शोध पत्र ट्रांसपोर्ट जी-कंप्यूटेशन (TGC) का प्रस्ताव करता है, जो वारेस्टीनन (Wasserstein) कारण प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए लॉन्गिट्यूडिनल जी-कंप्यूटेशन को ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट के साथ संयोजित करने वाला एक नवीन वितरण ढांचा है, जो उच्च कम्प्यूटेशनल लागत के बावजूद कन्फाउंडेड फीडबैक और मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन वाले परिदृश्यों में पैरामीट्रिक जी-कंप्यूटेशन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Yuanyuan Huang, Tianpu Feng, Jue Zhang, Xiaoxue Song, Xijun He2026-07-14
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Hamiltonian Monte Carlo from qq-deformed phase-space mechanics

यह शोध पत्र एक ज्यामितीय रूप से प्रेरित qq-विकृत (deformed) हैमिल्टोनियन मोंटे कार्लो ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एक मेट्रोपोलिस-समायोजित सैंपलर के निर्माण के लिए जैक्सन-प्रकार के अंतरों (Jackson-type differences) का उपयोग करता है, जो शास्त्रीय HMC के एक सुदृढ़ विकल्प के रूप में कार्य करता है जो डोमेन उल्लंघन और स्केल बेमेल से बचता है और q→1q \to 1 होने पर मानक गतिकी की ओर अभिसरित होता है।

Xiaomei Yang, Zhiliang Deng2026-07-14
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A Non-Stationary Gaussian Process Correction to the Fay-Herriot Estimator: Calibrated Uncertainty for Small Area Estimation

यह शोध पत्र CALIB-SAE को प्रस्तुत करता है, जो फे (Fay)-हेरियट अनुमानक (estimator) के लिए एक नॉन-स्टेशनरी गॉसियन प्रोसेस सुधार है, जो सिम्युलेटेड और वास्तविक भौगोलिक डेटासेट दोनों में लघु क्षेत्र अनुमान (small area estimation) के लिए समान बिंदु-पूर्वानुमान सटीकता बनाए रखते हुए कैलिब्रेटेड प्रेडिक्टिव अनसर्टेन्टी (predictive uncertainty) में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

SM Afsar Basha2026-07-14
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A Convex Combination of Fréchet and Weibull Distributions: Model, Estimation, and Applications

यह शोध पत्र हाइड्रोलॉजी और विश्वसनीयता जैसे क्षेत्रों में विषम टेल व्यवहार (heterogeneous tail behavior) को संबोधित करने के लिए फ्रेट (Fréchet) और वेइबुल (Weibull) वितरणों को संयोजित करने वाले एक दो-घटक परिमित मिश्रण मॉडल (two-component finite mixture model) का प्रस्ताव करता है, जिसमें ईएम (EM) एल्गोरिदम के माध्यम से इसके अधिकतम संभावना अनुमान (maximum likelihood estimation) का विवरण, सिमुलेशन के माध्यम से इसके प्रदर्शन का सत्यापन, और वास्तविक पवन गति डेटा पर इसकी व्यावहारिक उपयोगिता का प्रदर्शन किया गया है।

Sthitadhi Das2026-07-13
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Inference for the Lorenz Curve and Gini Index under the Geometric Distribution

यह शोध पत्र ज्यामितीय वितरण (geometric distribution) के अंतर्गत लोरेन्ज़ वक्र (Lorenz curve) और गिनी सूचकांक (Gini index) के अधिकतम संभावना अनुमानकों (maximum likelihood estimators) के सटीक और अनंत वितरण गुणों (asymptotic distributional properties) को स्थापित करता है, जो बंद-रूप व्युत्पत्तियों (closed-form derivations), निरंतरता प्रमाणों (consistency proofs), सिमुलेशन अध्ययनों और वास्तविक-डेटा अनुप्रयोगों के माध्यम से विविक्त परिवेशों (discrete settings) में असमानता मापों के लिए एक कठोर अनुमानात्मक ढांचा प्रदान करता है।

Abdul Sathar E I, Jolly Kumari R, Sreekumar N V2026-07-10
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Apparent criticality from common-drive aliasing in self-exciting networks

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक साझा गैर-स्थिर (nonstationary) पृष्ठभूमि द्वारा संचालित स्व-उत्तेजित नेटवर्क (self-exciting networks), बाहरी ड्राइव के इंटरैक्शन मैट्रिक्स में सांख्यिकीय एलियासिंग (statistical aliasing) के कारण क्रिटिकल प्रतीत हो सकते हैं, जो एक ऐसा तंत्र है जिसके कारण जब तक सामान्य ड्राइव को स्पष्ट रूप से संशोधित न किया जाए, तब तक सबक्रिटिकल प्रणालियों को गलत तरीके से क्रिटिकल के रूप में निदानित किया जाता है।

Mauricio Herrera-Marín2026-07-10
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Efficient recursive data snooping for correlated observations

यह शोध पत्र एफिशिएंट रिकर्सिव डेटा सूपिंग (ERDS) प्रस्तुत करता है, जो इটারেटिव डेटा सूपिंग का एक सटीक रिकर्सिव पुनर्गठन है जो बार-बार मॉडल के पुनः विघटन (re-decompositions) को क्लोज्ड-फॉर्म अपडेट्स से बदलकर सहसंबद्ध अवलोकनों (correlated observations) के लिए गणनात्मक लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, और शास्त्रीय विधियों के समान पहचान परिणाम बनाए रखते हुए GNSS डेटा प्रोसेसिंग में 96.5% रनटाइम की कमी प्राप्त करता है।

Kunpu Ji, Yunzhong Shen, Wu Chen, Bofeng Li, Ling Yang, Xiaolong Mi2026-07-10