421 पेपर
यह शोध पत्र न्यूरल नेटवर्क के मल्टीप्लिकेटिव एनसेम्बलिंग (MLA-MoS-1 और MLA-MoS-2) का उपयोग करने वाले एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो स्थिर और स्टोकेस्टिक दोनों प्रकार की ब्याज दरों के तहत अमेरिकन डबल हेस्टन मॉडल को एक साथ हल करने के लिए, अर्ली एक्सरसाइज बाउंड्री, ऑप्शन वैल्यू और ग्रीक्स की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है।
यह अध्ययन बिना प्रतिस्थापन के सरल यादृच्छिक नमूनाकरण के तहत परिमित जनसंख्या माध्यिका के लिए एक नवीन सामान्य साइन-प्रकार और एक्सपोनेंशियल-साइन-प्रकार के अनुमानकों के एक नए परिवार का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो सैद्धांतिक विश्लेषण, सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ये विधियाँ माध्य वर्ग त्रुटि को कम करने के लिए सहायक जानकारी का लाभ उठाकर पारंपरिक अनुमानकों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती हैं।
यह शोध पत्र swNIsim को प्रस्तुत करता है, जो एक लचीला, सिमुलेशन-आधारित R पैकेज है जो विविध डिज़ाइन विशेषताओं, परिणाम प्रकारों और विश्लेषणात्मक रणनीतियों को समायोजित करके नॉन-इनफीरियरिटी स्टेप्ड-वेज क्लस्टर रैंडमाइज्ड ट्रायल्स के लिए पावर कैलकुलेशन को सक्षम बनाता है, साथ ही यह सिमुलेशन के माध्यम से प्रदर्शित करता है कि समय अवधियों को बढ़ाने और क्लस्टर आवंटन को संतुलित करने से सांख्यिकीय शक्ति (स्टैटिस्टिकल पावर) बढ़ती है।
यह शोध पत्र लोकल डिस्ट्रीब्यूशनल कैलिब्रेशन (Local Distributional Calibration) प्रस्तुत करता है, जो एक गैर-प्राचलिक (non-parametric) विधि है जो विषम पर्यावरणीय क्षेत्रों के लिए सटीक अतिरेक संभावनाओं (exceedance probabilities) को प्रदान करने हेतु स्थानिक समूहों (spatial ensembles) से असूचित स्थानों पर सुसंगत पूर्ण भविष्य कहनेवाला वितरण (full predictive distributions) का अनुमान लगाती है, जो अंडर-डिस्पर्शन (under-dispersion) को सुधारकर और क्रम-संबंध उल्लंघन (order-relation violations) को समाप्त करके पारंपरिक क्रिगिंग (kriging) दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह ट्यूटोरियल स्वास्थ्य मनोविज्ञान में क्लस्टर्ड डेटा के साथ मध्यस्थता विश्लेषण (mediation analysis) करने के लिए एक पुनरुत्पादनीय, कोड-समर्थित वर्कफ़्लो प्रस्तुत करता है, जिसे चीन के एक बहु-तरफा अध्ययन के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है जो क्लस्टरिंग और बहु-तुलनाओं जैसी सांख्यिकीय चुनौतियों का समाधान करते हुए मैक्रो-स्तरीय पर्यावरणीय कारकों को माइक्रो-स्तरीय सामाजिक भागीदारी और आत्महत्या-संबंधी संवेदनशीलता से जोड़ता है।
यह अध्ययन इराक के कुर्दिस्तान क्षेत्र के सार्वजनिक क्षेत्र में डिजिटल परिवर्तन को मापने के लिए माध्यमिक डेटा और विभिन्न सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करते हुए एक सांख्यिकीय इंटेलिजेंस ढांचे का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो 4.60/7 के मध्यम समग्र प्रदर्शन स्कोर को प्रकट करता है, जिसमें डिजिटल पहचान क्षमताओं में उच्च दक्षता है लेकिन सेवा सुलभता में सुधार की काफी गुंजाइश है।
यह शोध पत्र उच्च-आयामी सामान्यीकृत रैखिक मॉडलों (high-dimensional generalized linear models) में परिकल्पना परीक्षण के लिए एक सरल, गणनात्मक रूप से कुशल कोलीनियैरिटी टेस्ट स्टैटिस्टिक प्रस्तावित करता है जो तब भी प्रभावी रहता है जब भविष्यवक्ताओं (predictors) की संख्या नमूना आकार से अधिक हो जाती है और शास्त्रीय वाल्ड (Wald) और लाइकलीहुड-रेश्यो (likelihood-ratio) परीक्षणों की तुलना में, विशेष रूप से स्पार्स अल्टरनेटिव परिदृश्यों में, बेहतर सांख्यिकीय शक्ति प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र गैर-गाऊसी गैर-रैखिक मिश्रित-प्रभाव मॉडलों (non-Gaussian non-linear mixed-effect models) को फिट करने के लिए ओपन-सोर्स आर पैकेज saemix के एक विस्तार को प्रस्तुत करता है, जो विविध वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों और बार-बार प्राप्त बाइनरी डेटा (repeated binary data) पर एक सिमुलेशन अध्ययन के माध्यम से अपनी लचीलापन और सटीकता का प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन छिपे हुए दोष के जोखिम और ऑफलाइन सेवा समय के बीच के संतुलन को मॉडल करते हुए, बार-बार होने वाली पहचान अनिश्चितता और आवधिक पूर्ण परीक्षणों के समावेश द्वारा समग्र सिस्टम तत्परता पर पड़ने वाले प्रभाव को परिमाणित करते हुए, एक एकल स्टैंडबाय यूनिट के लिए इष्टतम आवधिक परीक्षण अंतराल का विश्लेषणात्मक और गणनात्मक रूप से निर्धारण करता है।
यह शोध पत्र EduVision DV प्रस्तुत करता है, जो एक पुनरुत्पादक डेटा पाइपलाइन और इंटरैक्टिव टैब्लो डैशबोर्ड प्रणाली है जो क्रॉस-सिस्टम तुलना को सक्षम करने के लिए विश्व बैंक के शिक्षा संकेतकों के साथ कई विश्वविद्यालय रैंकिंग डेटासेट को एकीकृत और सुसंगत बनाती है, जबकि अनुमानित स्कोर और स्थिर मानों जैसी अंतर्निहित डेटा गुणवत्ता सीमाओं को स्पष्ट रूप से प्रकट करती है।