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441 Arbeiten

📊 Statistik

A Distribution-Based Framework for Homogeneity Assessment of Engineering Data: Comparison with Conventional Statistical Inference

Dieses Paper schlägt ein verteilungsbasierter Framework unter Verwendung der Interval-Shift Density Estimation (ISDE) vor, um die Homogenität von Ingenieursdaten als Ausgaben eines Produktionssystems zu bewerten, wobei nachgewiesen wird, dass dieser annahmenfreie Ansatz mit zunehmendem Datenvolumen stabilere und zuverlässigere Ergebnisse liefert als konventionelle statistische Inferenzmethoden.

Yu Yun, Weigang Duan2026-10-06
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Three inference traps in exploratory space–time analysis: evidence from population ageing in Türkiye

Diese Arbeit identifiziert und liefert Diagnostika für drei häufige Inferenzfallen in der explorativen Raum-Zeit-Analyse – insbesondere im Hinblick auf die Fehlinterpretation lokaler Statistiken, die Verwechslung von zeitlichen Trends mit räumlicher Clusterbildung in der Hot-Spot-Analyse und die Fehlattribution von Klassenpositions-Effekten auf räumliche Kontagion – und demonstriert anhand der Daten zur Bevölkerungsalterung in der Türkei, dass beobachtete räumliche Muster aus gemeinsamem regionalem Forcing statt aus Nachbar-zu-Nachbar-Diffusion resultieren.

Kerem Yavuz ARSLANLI2026-10-06
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Generative AI Adoption in Statistics and Data Science Higher Education

Eine Studie an 72 ägyptischen Studierenden im fortgeschrittenen Bachelorstudium unter Verwendung eines angepassten UTAUT2-Modells zeigt, dass zwar die Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung die Einführung von generativer KI in der Statistik- und Datenwissenschaftsausbildung stark vorantreiben, eine verantwortungsvolle fachliche Anwendung jedoch zusätzliche kritische Fähigkeiten wie Verifizierung und statistisches Urteilsvermögen über die bloße Verhaltensabsicht hinaus erfordert.

Noha Youssef2026-10-06
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A Systematic Review of Zero-Inflated Count Time Series Models: Techniques, Developments, Challenges and Future Directions

Diese Arbeit präsentiert die erste umfassende systematische Literaturübersicht und bibliometrische Analyse von Zero-Inflated INAR-Zählzeitreihenmodellen, indem sie methodische Entwicklungen, Schätztechniken und Anwendungen synthetisiert und gleichzeitig anhaltende Herausforderungen wie Überdispersion und Rechenaufwand identifiziert, um zukünftige Forschungsrichtungen zu leiten.

Saurabh Kumar, Suraj Prakash2026-10-06
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Weibull-MBUR {Y} A New Family of Generalized Unit Distributions with Correlated Parameters: Is the Correlation, Distribution or Data Driven or Interaction Between Them

Diese Arbeit führt die Weibull-MBUR-{Y}-Familie verallgemeinerter Einheitsverteilungen ein, indem das T-X-{Y}-Framework angewendet wird, um eine Basisverteilung der Median-basierten Unit-Rayleigh-Verteilung mit einem Weibull-Generator über verschiedene Verknüpfungsfunktionen zu verknüpfen, deren statistische Eigenschaften abzuleiten und deren Parameterkorrelationen anhand von realen COVID-19-Genesungsdaten zu analysieren, um zu bestimmen, ob solche Korrelationen durch die Daten, die Verteilung oder deren Interaktion getrieben werden.

iman attia2026-10-06✓ Author reviewed ⓘ
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Broadly Applicable Approximate MCMC for Switching Stochastic Differential Equations Using Uniformization and Time-Conditioned Factorized Neural Likelihood Estimation

Dieses Paper schlägt einen breit anwendbaren, approximativen Markov-Chain-Monte-Carlo-Sampler für wechselnde stochastische Differentialgleichungen vor, der Uniformisierung mit zeitkonditionierter, faktorisierter neuronaler Likelihood-Schätzung kombiniert, um die Einschränkungen bestehender Methoden zu überwinden, indem er Bayes'sche Inferenz ermöglicht, ohne dass analytisch handhabbare Übergangsdichten erforderlich sind.

Shion Hosoda, Michiaki Hamada2026-10-06
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Before Nonresponse: School-Relative Response Timing and Selective Observability in PISA 2025 Context Questionnaires in Latin America

Diese Untersuchung von PISA 2025-Daten aus Lateinamerika zeigt, dass spätes Nichtbeantworten von Fragebögen oft von einer anhaltenden schnellen Antwortgeschwindigkeit vorausgegangen wird, ein Übergang, der mit sozioökonomischen Faktoren auf Schulebene und dem Timing der Gleichaltrigen verknüpft ist, was zu einer selektiven Beobachtbarkeit führt, die die regionalen Studienplanungs-Schätzungen leicht verzerrt, aber den Wert von Antwortzeitdaten hervorhebt, um Antwortqualität von Fehlwerten zu unterscheiden.

Jorge Eliécer Villarreal-Fernández2026-10-06
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How Much of the Engagement–Performance Association Survives Adjustment? A Double Machine Learning Study in Online Higher Education

Durch den Einsatz von Double Machine Learning auf einem groß angelegten Datensatz zeigt diese Studie, dass das Online-Engagement vor der Einreichung zwar die akademische Leistung vorhersagt, fast die Hälfte der rohen Assoziation jedoch auf Störfaktoren wie Vorleistungen zurückzuführen ist, was die kritische Notwendigkeit unterstreicht, prädiktive Signale von kausalen Effekten in der Lernanalyse zu unterscheiden.

Eunseon Jo, Hanjin LEE2026-10-06
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Impact of Lifestyles and Social Attitudes on Happiness Based on CGSS Phase II Modular Data

Diese Studie nutzt das Bayes-BRPN- und FBRPN-Variable-Screening innerhalb von untersuchungsjahresadjustierten logistischen Regressionsmodellen auf CGSS-Phase-II-Daten, um eine umfassende Hierarchie von Lebensstil-, Sozialeinstellungs- und soziodemografischen Faktoren zu identifizieren, die das Glücksempfinden signifikant beeinflussen, während sie gleichzeitig die methodische Wahl durch eine Diskussion der Bayes-Frequentismus-Debatte kontextualisiert.

Bojuan Zhao2026-10-06
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Beyond Reported Trips: A Bayesian Framework for Correcting Household Travel Surveys

Diese Studie schlägt ein bayesianisches Core-Satellite-Framework vor, das GPS-basierte Smartphone-Umfragedaten mit konventionellen Haushaltsbefragungen integriert, um Erinnerungs- und Proxy-Bericht-Bias probabilistisch zu korrigieren und dadurch die Genauigkeit von Trip-Zahlen, Distanzen und Attributen für die Verkehrsplanung zu verbessern.

Melvyn Ming Xi Li, Kaili Wang, Khandker Nurul Habib2026-10-05