stat पेपर | Gist.Science

Logistics-driven proactive drone epidemic intervention model

यह शोध पत्र एक लॉजिस्टिक्स-संचालित सक्रिय महामारी हस्तक्षेप मॉडल का प्रस्ताव करता है जो एक सटीक, ग्रामीण-प्राथमिकता वाले संसाधन शेड्यूलिंग को सक्षम करने के लिए एक बुद्धिमान ड्रोन डिलीवरी सिस्टम के साथ एक RM-SIR गणितीय ढांचे को एकीकृत करता है, जो प्रभावी रूप से लॉजिस्टिक्स को एक निष्क्रिय परिवहन कार्य से एक सक्रिय महामारी नियंत्रण उपकरण में बदल देता है जो उच्च लागत-प्रभावशीलता बनाए रखते हुए प्रकोप के शिखर और अवधि को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

Jiaen Zheng2026-07-02

📊 statistics

Statistical Advances in Nonparametric Estimation through Artificial Intelligence Techniques

यह शोध पत्र चिकित्सा और अर्थशास्त्र जैसे क्षेत्रों में उच्च-आयामी चुनौतियों और जटिल निर्भरताओं को संबोधित करने के लिए डीप लर्निंग और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों के नॉनपैरामीट्रिक एस्टीमेशन में सैद्धांतिक और व्यावहारिक एकीकरण का सर्वेक्षण करता है, जबकि व्याख्यात्मकता, कम्प्यूटेशनल लागत और सांख्यिकीय गारंटियों के बीच के समझौतों की आलोचनात्मक जांच करता है।

Sthitadhi Das2026-07-02

📊 statistics

Accurate mean-field predictions for cognitively grounded social influence dynamics with confirmation bias

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि पुष्टिकरण पूर्वाग्रह (कन्फर्मेशन बायस) के साथ सामाजिक प्रभाव के संज्ञानात्मक रूप से विस्तृत एजेंट-आधारित मॉडलों को सटीक रूप से एक निम्न-आयामी, विश्लेषणात्मक रूप से सुलभ मीन-फील्ड प्रणाली में कम किया जा सकता है जो आम सहमति से ध्रुवीकरण की ओर संक्रमण को पकड़ता है और समरूपता भंग (सिमेट्री ब्रेकिंग) के निदान के लिए एक सरल स्थिरता परीक्षण प्रदान करता है।

Sven Banisch, Joris Wessels2026-07-02

📊 statistics

Trust in Health Information Sources and Perceived Climate Change Health Risks: Evidence from the 2022 and 2024 Health Information National Trends Survey

2022 और 2024 के हेल्थ इंफॉर्मेशन नेशनल ट्रेंड्स सर्वे के डेटा का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रकट करता है कि सरकारी स्वास्थ्य एजेंसियों में विश्वास, जलवायु परिवर्तन को स्वास्थ्य जोखिम के रूप में समझने का सबसे मजबूत भविष्यवक्ता है, जबकि वैज्ञानिकों में विश्वास एक कमजोर, घटता हुआ संबंध दिखाता है और डॉक्टरों में विश्वास एक महत्वपूर्ण कारक नहीं है।

Miyeon Kim2026-07-01

📊 statistics

Mathematical Modeling of the Rate of Cognitive Adaptation With an AI Tutor Among Adult Learners

यह अनुभवजन्य अध्ययन एक गणितीय मॉडल को प्रमाणित करता है जो यह दर्शाता है कि तकनीकी क्षेत्रों में वयस्क शिक्षार्थियों के संज्ञानात्मक अनुकूलन की दर मुख्य रूप से प्रारंभिक बौद्धिक क्षमता के बजाय बौद्धिक विनम्रता और अहंकार-शोर (ego-noise) के अनुपात द्वारा संचालित होती है, जिसमें अहंकार-शोर को न्यूनतम करना सही समाधानों के पठार (plateau) तक पहुँचने के समय को महत्वपूर्ण रूप से त्वरित करता है।

Kibriyo Mukhamadieva2026-07-01

📊 statistics

Scalable Random Survival Forests via Risk Set Sampling

यह शोध पत्र एक स्केलेबल रैंडम सर्वाइवल फॉरेस्ट्स विधि का प्रस्ताव करता है जो जोखिम-सेट (risk-set) सैंपलिंग का उपयोग करके प्रशिक्षण समय को काफी कम कर देता है और साथ ही भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन को बनाए रखता है या यहाँ तक कि सुधारता भी है, जिसे अब व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले R पैकेज `ranger` में कार्यान्वित किया गया है।

Justine B. Nasejje, Niklas Koenen, Marvin N. Wright, Henry Mwambi2026-07-01

📊 statistics

A New Pareto-Type Family via the Right-Sided Riemann–Liouville Fractional Integral: Properties and Applications

यह शोध पत्र राइट-साइडेड रीमैन-लिउविले फ्रैक्शनल इंटीग्रल ऑपरेटर के माध्यम से उत्पन्न पारेटो-प्रकार के वितरणों के एक नए लचीले परिवार को प्रस्तुत करता है, जो पूंछ के व्यवहार (tail behavior) को विनियमित करने के लिए एक सैद्धांतिक रूप से पुष्ट तंत्र प्रदान करता है और मौजूदा मॉडलों की तुलना में भारी-पूंछ वाले वास्तविक दुनिया के डेटा को मॉडल करने में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Kamaldeen Olomoda ISIAK, AKEYEDE Imam, Yunus MUSA Olatunji, OYETAYO Oyebisi, Muhammad Abiodun SULAIMAN2026-07-01

📊 statistics

Real-world performance of large-scale propensity score adjustment strategies: Matching, weighting, and stratification

यह अध्ययन चार राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा डेटाबेसों में बड़े पैमाने पर प्रोपेंसिटी स्कोर एडजस्टमेंट रणनीतियों का मूल्यांकन करता है और यह निष्कर्ष निकालता है कि क्रम्प ट्रिमिंग (Crump trimming) के साथ इनवर्स प्रोबेबिलिटी ऑफ ट्रीटमेंट वेटिंग और 1:1 मैचिंग आम तौर पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन प्रदान करते हैं, हालांकि कोई भी एकल रणनीति सार्वभौमिक रूप से श्रेष्ठ नहीं है, जिससे चयन के मार्गदर्शन के लिए डायग्नोस्टिक्स और अनुभवजन्य अंशांकन (empirical calibration) का उपयोग करना आवश्यक हो जाता है।

Kelly M Li, Martijn J Schuemie, Patrick B Ryan, Linying Zhang, Yong Chen, Kashish Priyam, Nicole Pratt, George Hripcsak (…)2026-07-01

📊 statistics

A Probabilistic Framework for Reconstructing Sparse UAV-Based Radiation Monitoring Data Using Gaussian Process Regression and Uncertainty Quantification

यह अध्ययन एक अनिश्चितता-जागरूक संभाव्य ढांचे (uncertainty-aware probabilistic framework) का प्रस्ताव करता है जो चोर्नोबिल एक्सक्लूजन ज़ोन के विरल यूएवी-आधारित विकिरण निगरानी डेटा को प्रभावी ढंग से पुनर्गठित करने के लिए गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन का उपयोग करता है, जो सटीकता में पारंपरिक इंटरपोलेशन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए सूचित पर्यावरणीय निर्णय लेने के लिए आवश्यक स्थानिक अनिश्चितता अनुमान प्रदान करता है।

Andrii Bondarchuk, Tetiana Nosenko, Yurii Zabulonov2026-06-30

📊 statistics

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 ⓘ

← पिछला अगला →