stat पेपर | Gist.Science

Cross-City Comparison of Crime-Prediction Models: A Scale Confound in Aggregate Poisson Likelihood, with a Four-City Demonstration

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि समुच्चय पॉइसन भविष्य कहनेवाला लॉग-लाइकलीहुड (aggregate Poisson predictive log-likelihood) कम घनी आबादी वाले क्षेत्रों के पक्ष में एक स्केल कन्फाउंड (scale confound) के कारण क्रॉस-सिटी अपराध मॉडल तुलना के लिए एक त्रुटिपूर्ण मीट्रिक है, और इसके बजाय गैर-शून्य घटना-भारित लाइकलीहुड (nonzero event-weighted likelihood) और कैलिब्रेशन अनुपात (calibration ratios) का उपयोग करने वाला एक बेहतर मूल्यांकन ढांचा प्रस्तावित करता है।

Varun Surapaneni2026-07-06

📊 statistics

Exact Differentiable Inference for Fractional Stochastic Volatility: ADavies–Harte-Reparameterized Hamiltonian Monte Carlo Posterior of the Hurst Index, with Application to the VN30 Frontier Index

यह शोध पत्र डेविस-हार्ट सर्कुलेंट-एम्बेडिंग एल्गोरिदम को हैमिल्टोनियन मोंटे कार्लो में एकीकृत करके फ्रैक्शनल स्टोकेस्टिक वोलेटिलिटी मॉडल्स में हर्स्ट इंडेक्स के लिए एक सटीक, डिफरेंशिएबल बेयसियन इन्फरेंस विधि प्रस्तुत करता है, जिससे $O(N \log N)$ कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त होती है और अनबायस्ड पोस्टीरियर अनुमान प्राप्त होते हैं जो बायस्ड व्हिटल एप्रोक्सिमेशन्स के विपरीत, VN30 इंडेक्स के लिए रफ वोलेटिलिटी परिकल्पना को खारिज करते हुए लॉन्ग-मेमोरी डायनेमिक्स का समर्थन करते हैं।

Thanh-Phong Lam, Viet-Tam Tran2026-07-06

📊 statistics

Bayesian Multi-Modal Latent-State Inference for n=4 Deep-Space Crew Analogues: A Reproducible Methodology Pipeline for the NASA Artemis II Human Research Data Challenge

यह शोध पत्र एक पुनरुत्पादनीय बेयसियन बहु-मोडल लेटेंट-स्टेट इन्फरेंस पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो सात उच्च-आयामी मोडैलिटीज को संलयित करके एक छोटे n=4 गहरे-अंतरिक्ष एनालॉग डेटासेट में एक महत्वपूर्ण अंतरिक्ष उड़ान सिग्नेचर की सफलतापूर्वक पहचान करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एकीकृत बहु-मोडल विश्लेषण p >> n शासन में व्यक्तिगत बायोमार्कर पहचान से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Maria Jesús Puerta angulo2026-07-06

📊 statistics

Assessing Methodological Distortions in the Clarivate Highly Cited Researchers List: International Comparisons and a Reform Framework

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे होल काउंटिंग (whole counting) और उद्धरण असमानताएं (citation disparities) अंतर्राष्ट्रीय तुलनाओं को विकृत करती हैं, क्लैरिवेट हाईली साइटेड रिसर्चर्स सूची की पद्धतिगत सीमाओं की आलोचना करता है, और अंशिक गणना (fractional counting), क्षेत्र सामान्यीकरण (field normalization) और बेहतर लेखक विसंगति निवारण (author disambiguation) के माध्यम से इन पूर्वाग्रहों को दूर करने के लिए एक सुधार ढांचे का प्रस्ताव करता है।

F. PACHECO-TORGAL2026-07-06

📊 statistics

Functional Autoregressive Modeling with Exogenous Variables for Day-Ahead Electricity Price Forecasting in the Croatian Electricity Market

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कार्यात्मक बहिर्जात चरों वाले ऑटोरेग्रेसिव मॉडल (FARX(p)), क्रोएशियाई बाजार में एक दिन पहले की बिजली कीमतों के पूर्वानुमान में उच्च-आवृत्ति अस्थिरता, टेम्पोरल डिपेंडेंसी और मांग-संचालित प्रभावों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करके पारंपरिक सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Laila A. AL-Essa, Faheem Jan, Mehwish Tahir, Muhammad Wisal Khan2026-07-03

📊 statistics

Interpretable Forecasting of FIFA World Cup Tournament Progression Using Penalized Logistic Regression and Bootstrap Stability Selection

यह अध्ययन फीफा विश्व कप की प्रगति की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक टीम डेटा पर दंडित लॉजिस्टिक रिग्रेशन (penalized logistic regression) और बूटस्ट्रैप स्थिरता चयन (bootstrap stability selection) का उपयोग करते हुए एक व्याख्या योग्य पूर्वानुमान ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो बाजार मूल्य और फीफा रैंकिंग जैसे प्रमुख भविष्यवक्ताओं की पहचान करता है और 2026 के टूर्नामेंट के लिए अर्जेंटीना, फ्रांस, स्पेन, इंग्लैंड, जर्मनी और नीदरलैंड को शीर्ष दावेदारों के रूप में पूर्वानुमानित करता है।

Francis Okyere, Francis Mawutor Amuyao, Sherif Mohammed2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

One Truncated Likelihood Expansion: Estimation, Testing, and Classification as a Single Captured-Fraction Functional

यह शोध पत्र पैरामीटर अनुमान (parameter estimation), परिकल्पना परीक्षण (hypothesis testing) और सिग्नल वर्गीकरण (signal classification) को यह प्रदर्शित करके एकीकृत करता है कि इन तीनों कार्यों का मूल्यांकन एक एकल फलन (functional) के माध्यम से किया जा सकता है—जो एक निश्चित आधार (fixed basis) में लॉग-लाइक्लीहुड विस्तार (log-likelihood expansion) का कैप्चर किया गया अंश है—जो विविध वितरणों में उनकी साझा दक्षता, समाप्ति की शर्तों और इष्टतमता को प्रकट करता है, जिसमें वे वितरण भी शामिल हैं जहाँ पारंपरिक ऑर्थोगोनल आधार विफल हो जाते हैं।

Serhii Zabolotnii2026-07-03

📊 statistics

Improving the reliability of district-level estimates ofteenage pregnancy in Malawi using small area estimation

यह अध्ययन 2024 के सर्वेक्षण डेटा और 2018 की जनगणना के सहायक चरों पर फे-हेरियट (Fay-Herriot) लघु क्षेत्र अनुमान मॉडल लागू करके मलावी में जिला-स्तरीय किशोर गर्भावस्था अनुमानों की विश्वसनीयता को बढ़ाता है, जिससे विकेंद्रीकृत नीति और लक्षित हस्तक्षेपों के लिए एक अधिक स्थिर साक्ष्य आधार प्रदान होता है।

Evaristar Kudowa, Samuel O. Manda, Marc Y.R Henrion2026-07-03

📊 statistics

Shrinkage Estimators in Finite Mixture of Mixed Generalized Estimating Equations

यह शोध पत्र मिश्रित सामान्यीकृत अनुमानित समीकरणों (mixed generalized estimating equations) के परिमित मिश्रण मॉडल (finite mixture models) के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए दंडित संभावना (penalized likelihood) पर आधारित एक पुनरावृत्ति संकुचन भारित न्यूनतम वर्ग (iterative shrinkage weighted least squares) एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो जनसंख्या विषमता (population heterogeneity) को संबोधित करता है जहाँ मानक रैखिक मिश्रित मॉडल विफल हो जाते हैं, और मोंटे कार्लो सिमुलेशन के माध्यम से विधि के प्रदर्शन को मान्य करता है।

Sajjad Nezamdoust, Farzad Eskandari2026-07-03

📊 statistics

Integrated Yield and Demand Forecasting for Air Cargo in MEASA Emerging Markets: A Multi-Method Statistical Framework

यह शोध पत्र भू-राजनीतिक व्यवधानों, गैर-रेखीय लोड फैक्टर अंतःक्रियाओं और कमोडिटी मिक्स की गतिशीलता को संबोधित करते हुए, शैक्षणिक मॉडलिंग और वाणिज्यिक रिपोर्टिंग मेट्रिक्स के बीच गणितीय रूप से सेतु बनाकर, MEASA उभरते बाजारों में एयर कार्गो यील्ड और डिमांड फोरकास्टिंग को बढ़ाने के लिए पावर बीआई (Power BI) वातावरण के भीतर ओएलएस (OLS), एसयूआर (SUR), एरीमैक्स (ARIMAX) और रैंडम फॉरेस्ट मॉडल्स को संयोजित करने वाले एक एकीकृत सांख्यिकीय ढांचे को प्रस्तुत करता है।

Shaista Kanwal2026-07-02

← पिछला अगला →