stat पेपर | Gist.Science

Robust Regularised M-Estimators for High-Dimensional Regression with Heavy-Tailed and Skewed Errors

यह शोध पत्र उच्च-आयामी प्रतिगमन (high-dimensional regression) के लिए रोबस्ट रेगुलराइज्ड एम-एस्टिमेटर्स (robust regularised M-estimators) के एक वर्ग को प्रस्तुत करता है जो न्यूनतम मोमेंट स्थितियों (finite $\alpha > 1$ ) के तहत इष्टतम अभिसरण दर (optimal convergence rates) और वेरिएबल सिलेक्शन कंसिस्टेंसी (variable selection consistency) प्राप्त करता है, और भारी-पूंछ वाले (heavy-tailed), विषम (skewed) या संदूषित (contaminated) त्रुटियों के मामले में सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के जीनोमिक अनुप्रयोगों दोनों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mazona Victor, Vincent Odiaka, Gabriel O. Obadina2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

Sparse Convex Biclustering

यह शोध पत्र स्पार्स कॉनवेक्स बाइकलस्टरिंग (SpaCoBi) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन कॉनवेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन विधि है जिसमें एक स्थिरता-आधारित ट्यूनिंग मानदंड है जो उच्च-आयामी डेटासेट में शोर और गणना संबंधी चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है, और मौजूदा अत्याधुनिक बाइकलस्टरिंग तकनीकों की तुलना में बेहतर सटीकता और मजबूती प्रदर्शित करता है।

Jiakun Jiang, Dewei Xiang, Cheliang Gu, Wei Liu, Binhuan Wang2026-06-30

📊 statistics

Detecting and Quantifying Circularity Bias When Composite Quality Ratings Are Used as Covariates: A Methodological Demonstration Using CMS Hospital Excess Readmissions Data

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि प्रतिगमन मॉडलों (regression models) में संयुक्त गुणवत्ता रेटिंग को सहचरों (covariates) के रूप में शामिल करना एक चक्रीयता पूर्वाग्रह (circularity bias) उत्पन्न करता है जो संरचनात्मक भविष्यवाताओं के अनुमानित प्रभावों को व्यवस्थित रूप से कम कर देता है, जो कि CMS अस्पताल पुन: प्रवेश डेटा और मोंटे कार्लो सिमुलेशन के माध्यम से पुष्ट एक पद्धतिगत जोखिम है।

Ali Akram2026-06-30

📊 statistics

Perceived scarcity and risky choice under high objective risk: Evidence from a hierarchical drift diffusion model

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि कथित संसाधन अभाव जोखिम भरे निर्णय लेने को बढ़ाता है, विशेष रूप से उच्च वस्तुनिष्ठ जोखिम के तहत, जैसा कि पदानुक्रमित ड्रिफ्ट डिफ्यूजन मॉडलिंग के माध्यम से प्रकट होकर जोखिम भरे विकल्प की ओर ड्रिफ्ट दर को त्वरित करता है।

Hongmin Luo, Junyu Liang, Jun Chen2026-06-30

📊 statistics

Explainable Medicare Payment Integrity Analytics using Rank-Aggregated Anomaly Ensembles and Conformal Cost Reference Bands

यह शोध पत्र मेडिकेयर भुगतान अखंडता के लिए एक व्याख्यात्मक, पुनरुत्पादनीय सार्वजनिक-डेटा ढांचा प्रस्तुत करता है जो ऑडिट ट्राइएज को प्राथमिकता देने के साथ-साथ सांख्यिकीय विसंगतियों को कदाचार के प्रमाण से अलग करने के लिए रैंक-एग्रीगेटेड विसंगति एन्सेम्बल्स और कॉन्फॉर्मल कॉस्ट-रेफरेंस बैंड्स को एकीकृत करता है।

Nassamon Bootwisas, Pasin Marupanthorn2026-06-29

📊 statistics

A median-based estimate of effect size - toward more intuitive comparisons in mathematics education research

यह शोध पत्र गणित शिक्षा अनुसंधान के लिए एक माध्यिका-आधारित (median-based) प्रभाव आकार संकेतक प्रस्तुत करता है जो समूहों के मूल्यों की तुलना माध्यिकाओं से करके कोहेन के d (Cohen's d) का एक अधिक सहज और सुदृढ़ विकल्प प्रदान करता है, जिससे विषम वितरणों, आउटलेर्स और छोटे नमूना आकारों के प्रति संवेदनशीलता कम होती है और छात्र प्रदर्शन की व्यावहारिक व्याख्याओं के साथ बेहतर तालमेल बैठता है।

Gary Davis, Mercedes McGowen, Sara Dalton Bildik, Donghui Yan2026-06-29

📊 statistics

A Hybrid Machine Learning–Bayesian Framework for Correcting Measurement Error in Health Data

यह शोध पत्र HAIB-MEC फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड मशीन लर्निंग-बेयसियन प्रणाली है जो मापन त्रुटि से प्रभावित स्वास्थ्य डेटासेट में सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करने, पूर्वाग्रह को कम करने और विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए गैर-रेखीय भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग (nonlinear predictive modeling) को पदानुक्रमित अनिश्चितता सुधार (hierarchical uncertainty correction) के साथ एकीकृत करता है।

Romuald Daniel BOY-NGBOGBELE2026-06-29

📊 statistics

The Nonsense Dependence Index: A Rank-Based Diagnostic for Identifying Potentially Spurious Associations

यह शोध पत्र नॉनसेंस डिपेंडेंस इंडेक्स (NDI) को प्रस्तुत करता है, जो एक सरल रैंक-आधारित नैदानिक (डायग्नोस्टिक) है जिसे वास्तविक एकदिष्ट (मोनोटोन) संबंधों और सामान्य रुझानों या बाहरी कारकों द्वारा संचालित छद्म जुड़ावों के बीच प्रभावी ढंग से अंतर करने के लिए केंडल के $\tau$ और बर्ग्स्मा-डैसियोस के $\tau^*$ के वर्गमूल के अंतर के रूप में परिभाषित किया गया है।

STHITADHI DAS2026-06-29

📊 statistics

Comparative Study of Sarima and Lstm Model to Forecast the Insurance Comprehensive Income (Loss) in Indonesia

यह अध्ययन इंडोनेशियाई बीमा व्यापक आय के पूर्वानुमान के लिए SARIMA और LSTM मॉडलों की तुलना करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जबकि SARIMA मौसमी रुझानों को बेहतर ढंग से पकड़ता है, दोनों मॉडल सीमित सटीकता प्रदर्शित करते हैं, जो यह सुझाव देता है कि पूर्वानुमान प्रदर्शन में सुधार के लिए भविष्य के हाइब्रिड दृष्टिकोणों और बाहरी चरों की आवश्यकता है।

Hiteash Mahajan2026-06-29

📊 statistics

Application of Propensity Score Methods to Address Missing Data in a Trial on the Effect of Energy Protein Supplementation Among Pulmonary TB-HIV Patients in Mwanza, Tanzania

इस अध्ययन ने तंजानिया में एक पल्मोनरी टीबी-एचआईवी सप्लीमेंटेशन ट्रायल में मोनोटोनिक मिसिंग डेटा को संभालने के लिए पूर्ण केस विश्लेषण (complete case analysis) के विरुद्ध प्रोपेंसिटी स्कोर इनवर्स प्रोबेबिलिटी वेटिंग (PS-IPW) और मल्टीपल इम्प्यूटेशन (MI) का मूल्यांकन किया, जिसमें यह पाया गया कि हालांकि दोनों उन्नत विधियों ने पूर्वाग्रह और दक्षता के मामले में पारंपरिक विश्लेषण से बेहतर प्रदर्शन किया, लेकिन किसी ने भी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण उपचार प्रभावों का खुलासा नहीं किया।

Auson B. Magige, Benson Kidenya, Jeremiah Kidola, Eveline Konje, Jim Todd, Farida Iddi Mkassy, Neema Mosha2026-06-28

← पिछला अगला →