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421 पेपर

📊 सांख्यिकी

Predictive Forecasting of Care Load

यह अध्ययन यू.एस. एचएचएस (HHS) कार्यक्रम के अंतर्गत बिना किसी साथ वाले अजनबी बच्चों (Unaccompanied Alien Children) के लिए अल्पकालिक देखभाल भार का पूर्वानुमान लगाने हेतु इंजीनियर की गई विशेषताओं और मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग करते हुए एक एंड-टू-एंड पूर्वानुमान प्रणाली विकसित और तैनात करता है, जो स्टाफिंग और क्षमता-नियोजन निर्णयों का समर्थन करने के लिए एक पर्सिस्टेंस बेसलाइन (persistence baseline) और अंतिम ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल के बीच प्रदर्शन विसंगति को पारदर्शी रूप से प्रलेखित करता है।

Sreethi Kamuju, M.Ramchander2026-09-15
⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

Why Variance Metrics Cannot Validate ComBat Harmonization: Evidence from Three-Vendor Mammography Radiomics

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि पारंपरिक विचरण-आधारित मेट्रिक्स (variance-based metrics) कोमैट हार्मोनाइजेशन (ComBat harmonization) के लिए एक टॉटोलॉजिकल (tautological) और भ्रामक सत्यापन प्रदान करते हैं, क्योंकि वे निरंतर गैर-रेखीय वेंडर-विशिष्ट पैटर्न और जैविक संकेत की हानि का पता लगाने में विफल रहते हैं, जिससे क्रॉस-वेंडर तुलनीयता का वास्तविक मूल्यांकन करने के लिए स्वतंत्र गैर-रेखीय पृथकता परीक्षणों (non-linear separability tests) का उपयोग करना आवश्यक हो जाता है।

XU ZHANG, YUNJIANG LI, RUI FENG, QINQIN AI, YUHAI XIE, WENBIN NI2026-09-15
📊 सांख्यिकी

Spectral Resonance Decomposition: Causal-Invariant Adaptive Basis Modeling with Calibrated Uncertainty

यह शोधपत्र एस्ट्रलमॉडल (AstralModel) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन भविष्यवाणात्मक ढांचा है जो स्पेक्ट्रल रेजोनेंस डिकंपोजिशन (Spectral Resonance Decomposition) का उपयोग करके ऐसे कारण-अपरिवर्तनीय (causal-invariant), व्याख्या योग्य गैर-रेखीय आधार फलनों (non-linear basis functions) को संश्लेषित करता है जो ट्री-आधारित एन्सेम्बल्स की सटीकता के समान होते हुए भी कठोर अनिश्चितता परिमाणीकरण और पारदर्शिता प्रदान करते हैं।

Aditya Pandey2026-09-15
📊 सांख्यिकी

Lévy-Regularized Bayesian Neural Networks for Fair Reserve Estimation under Solvency II

यह शोध पत्र एक लेवी-नियमित बायेसियन न्यूरल नेटवर्क ढांचे का प्रस्ताव करता है जो माप-सिद्धांत संबंधी मूल्यांकन, टेम्पर्ड स्टेबल नॉइज़ इंजेक्शन और कारण निष्पक्षता समायोजन को एकीकृत करता है ताकि सॉल्वेंसी II के तहत जीवन बीमा आरक्षित अनुमान की सटीकता और समानता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके, विशेष रूप से महामारी जैसे चरम जनसांख्यिकीय झटकों के दौरान।

Antonio Nazzaro2026-09-15
📊 सांख्यिकी

Statistical mechanics of data-driven modeling

यह शोध पत्र जेन्स के अधिकतम एंट्रॉपी सिद्धांत (Maximum Entropy Principle) पर आधारित डेटा-संचालित मॉडलिंग के लिए एक ऊष्मागतिक ढांचा स्थापित करता है, जो अनुमान (inference) को सूचनात्मक ऊष्मागतिकी के प्रथम नियम द्वारा नियंत्रित एक भौतिक प्रक्रिया के रूप में मानता है और बिना किसी एड-हॉक नियमितीकरण (ad-hoc regularization) के इष्टतम मॉडल आर्किटेक्चर को अंतर्जात रूप से पहचानने के लिए ऊष्मा क्षमता विसंगतियों (heat capacity anomalies) का उपयोग करता है।

Luis Diambra2026-09-14
📊 सांख्यिकी

Geostatistical Reachability for Qualifying Spatial Model Classes Before Predictive Ranking

यह शोध पत्र "जियोस्टैटिस्टिकल रीचेबिलिटी" (geostatistical reachability) प्रस्तुत करता है, जो एक सिमुलेशन-कैलिब्रेटेड ढांचा है जो स्थानिक मॉडल वर्गों को यह आकलन करके योग्य बनाता है कि क्या कोई भी स्वीकार्य सदस्य भविष्य कहने वाली रैंकिंग से पहले विशिष्ट संरचनात्मक निदानों को पुनरुत्पादित कर सकता है, जिससे केवल भविष्य कहने वाले प्रदर्शन के बजाय संरचनात्मक अनुकूलता और अवलोकन क्षमता को अलग किया जा सके।

Juan J. Segura2026-09-14
📊 सांख्यिकी

A new six parameters generalized Weibull-Kumaraswamy-{Lomax) Distribution with a Novel Linear Series Expansion of Its Probability Density

यह शोध पत्र T-X परिवार के ढांचे का उपयोग करते हुए एक नया छह-पैरामीटर वाला सामान्यीकृत वेइबुल-कुमारास्वामी-लोमैक्स वितरण प्रस्तुत करता है, इसके मौलिक फलनों को व्युत्पन्न करता है और इसके संभाव्यता घनत्व फलन के लिए एक नवीन रैखिक श्रृंखला विस्तार प्रस्तावित करता है ताकि कच्चे क्षणों (raw moments) और एंट्रॉपी की गणना को सरल बनाया जा सके।

iman attia2026-09-14
📊 सांख्यिकी

Intrinsic predictability rather than urban structure governs machine learning forecast skill for electricity demand

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि शहरी बिजली की मांग के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का पूर्वानुमान कौशल मुख्य रूप से एक शहर के ऐतिहासिक लोड पैटर्न की अंतर्निहित पूर्वानुमेयता (विशेष रूप से मौसमी परिवर्तनशीलता और तापमान संवेदनशीलता) द्वारा निर्धारित होता है, न कि शहर की संरचनात्मक विशेषताओं या भौगोलिक स्थिति द्वारा।

Mahyar Hassani, Ataollah Rafiei Atani, Mahdi Abdolhamid, Mohammadreza Hamidizadeh2026-09-11
📊 सांख्यिकी

Calibration Algorithms for Multiscale Geographically and Temporally Weighted Regression: Parameter Recovery, Uncertainty Calibration, and Computational Scaling

यह अध्ययन टॉप-डाउन स्केल (TDS) एल्गोरिदम को मल्टीस्केल ज्योग्राफिकल और टेम्पोरल वेटेड रिग्रेशन के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल और सांख्यिकीय रूप से सुदृढ़ बेंचमार्क के रूप में स्थापित करता है, जो पैरामीटर रिकवरी और अनिश्चितता अंशांकन में मौजूदा विधियों पर इसकी श्रेष्ठता को प्रदर्शित करता है और साओ पाउलो के 34,938 जनगणना अवलोकनों के अनुदैर्ध्य विश्लेषण के माध्यम से विशिष्ट मल्टीस्केल शहरी चालकों को प्रकट करता है।

Alex Monito Nhancololo, Jorge Mateu, Vanessa Mayumi Kawaichi, Airlane Pereira Alencar2026-09-11
📊 सांख्यिकी

Hybrid Statistical Modeling and Machine Learning Ensemblers for Interpretable HIV Viral Load Prediction Among Clients on Antiretroviral Therapy

यह अध्ययन युगांडा के 5.7 मिलियन वायरल लोड रिकॉर्ड का उपयोग करके, ART क्लाइंट्स के अगले विज़िट वायरल लोड की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एक स्टैकिंग-आधारित एन्सेम्बल मशीन लर्निंग मॉडल विकसित और मान्य करता है, जो 0.85 के R² के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करता है और मॉडल की व्याख्यात्मकता के लिए LIME का उपयोग करता है।

Muhire Jacob, Jjingo Daudi, Galiwango Ronald, Joyce Nakatumba-Nabende, Aloysious Ssemaganda, Isaac Ssewanyana2026-09-10