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103 Arbeiten

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An Empirical Comparison of Statistical Methods for Estimating EQ-5D Health State Utilities in Rheumatoid Arthritis Clinical Trials for Economic Modelling

Diese Studie vergleicht empirisch lineare gemischte Effekte, verallgemeinerte äquivalente Gleichungen und zweiteilige gemischte Modelle zur Schätzung von EQ-5D-Utility-Werten in Studien zur rheumatoiden Arthritis und stellt fest, dass zweiteilige gemischte Modelle zwar niedrigere Utility-Schätzungen liefern, die Wahl der Methode jedoch nur minimale Auswirkungen auf die allgemeinen Kosten-Effektivitäts-Schlussfolgerungen hat.

Jiajun Yan, Eleanor Pullenayegum, Shun Fu Lee, Feng Xie2026-07-30
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Bayesian Inference for Multi-Source Binary Data with Selection and Measurement Error

Dieses Papier führt ein bayesianisches Modellierungsframework ein, das Fehlklassifikations- und Selektionsfehler in mehrquellenbasierten binären Daten gemeinsam adressiert, wobei durch Simulationen und empirische Analysen aufgezeigt wird, dass der zusammengesetzte Fehler zwar robust identifiziert werden kann, eine genaue Dekomposition in spezifische Komponenten jedoch valide Indikatoren, Hilfsvariablen und informative Priors erfordert.

Santiago Gómez-Echeverry, Arnout van Delden, Ton de Waal, Dimitris Pavlopoulos2026-07-30
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A General Framework for Stability Assessment of Non-Deterministic Prediction Models

Dieses Paper schlägt ein allgemeines Framework zur Quantifizierung der Stabilität nicht-deterministischer Vorhersagemodelle über metrische, kategorische und ordinale Ergebnisse hinweg vor, indem es datenbasierte und modellbasierte Stabilitätsmaße einführt, welche die Einschränkungen bestehender Methoden überwinden, wie etwa deren Unfähigkeit, einzelne Testobjekte zu berücksichtigen, sowie deren Sensitivität gegenüber der Datenzusammensetzung.

Thomas Martin Lange, Armin Otto Schmitt, Felix Heinrich2026-07-30
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A Sequential Tour-Based Mode Choice Framework with GPS-based Data: Integrating Machine-Learning-Derived Features into Mixed Logit and MNL Models

Diese Studie entwickelt ein sequenzielles, tour-basiertes Modalswahl-Framework für Sydney unter Verwendung von GPS-Daten und mittels maschinellem Lernen abgeleiteten Merkmalen und zeigt auf, dass Mixed-Logit-Modelle die Vorhersage für interdependenten Tour-Komponenten signifikant verbessern und dass das Framework gegenüber Unsicherheiten in der vorgelagerten Schätzung robust bleibt, wodurch die Verwendung von simulierten Eingaben für die praktische Reisebedarfsplanung validiert wird.

Mostafa Rahimi, Maliheh Tabasi, Abdul Rawoof Pinjari, Taha Hossein Rashidi2026-07-30
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Ablation Study of Class Imbalance Techniques for Credit Default Prediction with SHAP-based Explainability Analysis

Diese Studie zeigt, dass bei Aufgaben zur Vorhersage von Kreditausfällen der integrierte Parameter `scale_pos_weight` von XGBoost die traditionelle SMOTE-Resampling-Technik hinsichtlich des Recall signifikant übertrifft, was verdeutlicht, dass die optimale Strategie zur Handhabung von Klassenimbalancen vom jeweils verwendeten Klassifikator abhängt und nicht von einer universellen Resampling-Methode.

Atharv Tiwari2026-07-30
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Clinical Risk-Weighted Evaluation of ICU Mortality Prediction Models on MIMIC-IV

Dieses Paper schlägt den Clinical Risk-Weighted Score (CRWS) vor, eine neuartige Metrik, die die Strafen für falsch-negative und falsch-positive Ergebnisse entkoppelt, um klinische Prioritäten besser widerzuspiegeln, und demonstriert durch eine MIMIC-IV-Analyse, dass sie die Modellrankings signifikant verändert und im Vergleich zum traditionellen F1-Score größere klinische Vorteile für die leistungsstärksten Algorithmen offenbart.

Aman Chandra H, Abhijna Shivaprakash, Amrutha Sachin Nagvekar, Spandana Sujay, Nagaraja J2026-07-29
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Recovering Parametric Inference for Skewed, Small-Sample, and Heteroscedastic Data: The Coefficient-of-Variation Screen and the Log-Scale Variance Ratio (ρ)

Dieses Paper schlägt ein praktisches Framework vor, das Kennzahlen zur Zusammenfassung nutzt, um mittels des Variationskoeffizienten und des Varianzverhältnisses auf der Log-Skala nach Schiefe und Heteroskedastizität zu suchen, wodurch es Forschern ermöglicht, eine valide, leistungsfähigere parametrische Inferenz für klinische Daten mit kleinen Stichproben zurückzugewinnen, bei denen traditionelle Normalitätstests versagen und Standard-t-Tests unzureichend sind.

William J. Dwyer2026-07-28
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T_root: A Comprehensive Closed-Form Statistic for Independence in Sparse and Heterogeneous Contingency Tables

Die Arbeit stellt TrootT_{root} vor, eine neuartige, geschlossene, parameterfreie Statistik, die eine präzise Größenkalibrierung und robuste Power für den Test der Unabhängigkeit in Kontingenztabellen über ein breites Spektrum an Sparsamkeit und marginaler Heterogenität hinweg erreicht, indem sie bestehende Methoden wie das Pearson-Chi-Quadrat und die Cressie-Read-Statistik effektiv vereinigt und übertrifft, während sie eine deterministische Lösung ohne die Notwendigkeit von Permutationen oder Bootstrapping bietet.

William J. Dwyer2026-07-28
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The Generalized Moment-Transmuted Cauchy Distribution: A Heavy-Tailed Family with Controllable Finite Moments

Dieses Papier führt die Generalized Moment-Transmuted Cauchy (GMTC)-Verteilung ein, ein flexibles, schwerfälliges Modell, das die Einschränkung der klassischen Cauchy-Verteilung hinsichtlich nicht existierender Momente durch die Einbeziehung eines Formparameters überwindet, um das Tail-Verhalten zu steuern und endliche Momente zu gewährleisten, während es gleichzeitig eine umfassende Analyse ihrer Eigenschaften, Schätzmethoden und praktischen Anwendungen bietet.

STHITADHI DAS2026-07-28