421 पेपर
यह शोध पत्र एक मात्रात्मक, सिमुलेशन-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो निरंतर और असंतत डेटासेट दोनों के लिए केंद्रीय सीमा प्रमेय (सेंट्रल लिमिट थ्योरम) की प्रयोज्यता को कठोरता से निर्धारित करने के लिए अनौपचारिक नमूना-आकार नियमों के स्थान पर विषमता-नमूना-आकार तल (skewness–sample-size plane) में अनुभवजन्य रूप से कैलिब्रेटेड विश्वास क्षेत्रों का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र PLH-GEV का प्रस्ताव करता है, जो कि जनरलाइज्ड एक्सट्रीम वैल्यू (Generalized Extreme Value) वितरण का एक लचीला पावर लॉग हाइब्रिड विस्तार है, जो वित्तीय और बीमा डेटासेट में चरम क्वांटाइल सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए उत्तरजीविता पूंछ की कठोरता (survival tail rigidity) को अनुकूल रूप से ठीक करता है और अनावश्यक होने पर शास्त्रीय मॉडल पर वापस लौट आता है।
यह शोध पत्र मानकीकृत ग्राम-चार्लिएर प्रकार A (Gram–Charlier Type A) वितरण और इसके घातांकित संस्करण के लिए सामान्यीकरण स्थितियों, जनरेटिंग फलनों और क्षण संबंधों सहित मौलिक गुणों को व्युत्पन्न करता है, साथ ही ट्रंकेटेड विस्तार (truncated expansions) की गैर-नकारात्मकता जैसी सीमाओं को भी संबोधित करता है।
यह अध्ययन विविध विश्लेषणात्मक परिदृश्यों में स्थापित सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर (SPSS) और मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़ (scikit-learn) के साथ अपनी पूर्ण सहमति प्रदर्शित करके Wistats v3.0 की विश्लेषणात्मक सटीकता को प्रमाणित करता है, जो स्वचालित, प्रकाशन-योग्य वैज्ञानिक रिपोर्टिंग के लिए एक उपयोगकर्ता-केंद्रित प्लेटफॉर्म के रूप में इसकी विश्वसनीयता की पुष्टि करता है।
यह शोधपत्र कार्य-संबंधी मनोवैज्ञानिक जोखिमों के लिए एक दो-स्तरीय निगरानी संरचना का प्रस्ताव और सिमुलेशन करता है जो एक वस्तुनिष्ठ, क्षेत्र-स्तरीय संगठनात्मक भार सूचकांक (Organizational Load Index) को एक व्यक्तिगत-स्तरीय मनोवैज्ञानिक प्रतिक्रिया सूचकांक (Psychosocial Response Index) के साथ जोड़ता है, और मोंटे कार्लो विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि परिष्कृत अलर्ट मानदंड नैव थ्रेशोल्डिंग (naive thresholding) की तुलना में झूठी चेतावनियों को कम करते हुए उच्च संवेदनशीलता प्राप्त कर सकते हैं।
यह शोध पत्र तीन-पैरामीटर साइन टाइप II टॉप-लियोन फ्रेचेट (STIITLF) वितरण प्रस्तुत करता है, इसके प्रमुख सांख्यिकीय गुणों और पैरामीटर अनुमान विधियों को व्युत्पन्न करता है, और मोंटे कार्लो सिमुलेशन एवं वास्तविक जीवन के लाइफटाइम डेटा के अनुप्रयोगों के माध्यम से मौजूदा मॉडलों की तुलना में इसकी उत्कृष्ट लचीलेपन और सुफिट (goodness-of-fit) को प्रदर्शित करता है।
यह अध्ययन एक व्यापक विश्लेषणात्मक ढांचे को विकसित करता है जो DRG भुगतान सुधारों के तहत पल्मोनरी संक्रमण (फेफड़ों के संक्रमण) के लिए अस्पताल में भर्ती होने की लागत के अधिक खर्च को सटीक रूप से पहचानने और व्याख्या करने के लिए ABESS-आधारित चर चयन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और सामान्यीकृत योगात्मक मॉडल (Generalized Additive Models) को संयोजित करता है।
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।
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 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।
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।