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441 Arbeiten

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Hierarchical Bayesian Experimental Estimation of Incremental Local Advertising Effects with Secure Aggregation and Differential Privacy

Dieses Paper präsentiert ein datenschutzwahrendes Rechenframework, das paarweise Gebiets-Randomisierungsexperimente, sichere Aggregation und Differential Privacy mit hierarchischer Bayes-Inferenz kombiniert, um inkrementelle lokale Werbeeffekte trotz spärlicher Konversionsdaten und strenger Datenschutzbeschränkungen präzise zu schätzen und Budgets zu optimieren.

Que Yang, Yukun Du, Yuang Hu2026-09-23
📊 Statistik

Statistical Inference for the Entropy of the Transmuted Weibull Distribution under Adaptive Progressive Type-II Censored Samples

Dieses Paper korrigiert einen Vorzeichenfehler in der Shannon-Entropie-Formel für die Transmuted-Weibull-Verteilung und entwickelt umfassende frequentistische sowie bayessche Inferenzmethoden zur Schätzung ihrer Parameter und Entropie unter adaptiven progressiven Typ-II-zensierten Stichproben, wobei durch Simulationen und Realdaten demonstriert wird, dass der bayessche Ansatz der Maximum-Likelihood-Schätzung im Allgemeinen überlegen ist, insbesondere bei kleinen oder stark zensierten Datensätzen.

Shixiao Xiao, Xinyu Wu, Yanqiu Zeng, Xue Hu, Chengxi Hong2026-09-22
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Which disadvantaged students beat the odds in STEM? A design-consistent, fairness-audited machine learning study of 143,573 adolescents in 79 PISA 2022 education systems

Diese Studie verwendet einen designkonsistenten, auf Fairness geprüften Machine-Learning-Ansatz auf Basis von PISA 2022-Daten von 143.573 benachteiligten Jugendlichen aus 79 Bildungssystemen, um zu identifizieren, dass die Selbstwirksamkeit in Mathematik zwar der stärkste universelle Prädiktor für STEM-Resilienz ist, die prädiktiven Modelle jedoch signifikante Einschränkungen bei der Übertragbarkeit sowie systematische Verzerrungen gegenüber Mädchen und ländlichen Schülern aufweisen, was die Notwendigkeit kontextspezifischer und gerechterer Screening-Strategien unterstreicht.

Omar Allohibi2026-09-22
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Dynamics, Optimal Control, and Spillover Risk of the 2026 Bundibugyo Ebola Outbreak in the Democratic Republic of the Congo

Diese Studie nutzt ein SEIDR-Modell kombiniert mit der optimalen Kontrolltheorie und Mobilitätsdaten, um den Ebola-Ausbruch 2026 in Bundibugyo in der DRK zu analysieren, wobei eine Basisreproduktionszahl von 1,83 ermittelt, festgestellt wurde, dass eine 58,12 %ige öffentliche Befolgung von Schutzverhaltensweisen die Übertragung stoppen könnte, und nachgewiesen wurde, dass eine zeitvariable Kontrollstrategie die Epidemie um sieben Monate verkürzen sowie das Risiko eines grenzüberschreitenden Übersprungs auf benachbarte afrikanische Nationen, Frankreich und Kanada signifikant reduzieren könnte.

Tianmu Chen, Jiahui Li, Shengjie Lai, Yanhua Su, Qiuping Chen, Jia Rui, Zeyu Zhao2026-09-22
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Marginal Mean Weighting Through Stratification for Time-Varying Multivalued Treatments: A Monte Carlo Comparison with Inverse-Probability-Weighted Marginal Structural Models

Diese Monte-Carlo-Studie zeigt, dass die Marginal Mean Weighting Through Stratification (MMWS) im Allgemeinen eine stabilere und robustere Alternative zur Inverse Probability Weighting (IPTW) für zeitvariante, multivariable Behandlungen bietet, indem sie den quadratischen Mittelwertfehler reduziert, insbesondere unter Modellmisspezifikation, obwohl sie bei Verletzung der Positivitätsannahmen dennoch mit Bias und Coverage-Problemen zu kämpfen haben kann.

Ariel Linden2026-09-22
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A Dynamical Approach to Extracting Language Style Patterns using Recurrence Quantification

Dieses Paper führt das rekursionsbasierte Language Style Matching (rbLSM) ein, ein neuartiges Framework, das die Rekursionsquantifizierungsanalyse nutzt, um die Einschränkungen traditioneller globaler Schätzungen zu überwinden, indem es dynamisch turn-basierte linguistische Synchronisationsmuster erfasst und positive emotionale Ergebnisse in Konversationen vorhersagt.

Aaron Necaise, Jingjing Han, Mary Jean Amon2026-09-22
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Food-Assistance Modality, Geographic Patterning, and Child Nutrition in Rohingya Camps: A Reanalysis of Public Replication Data

Diese Reanalyse öffentlicher Daten zu den Rohingya-Lagern zeigt, dass die Modalitäten der Nahrungsmittelhilfe zwar stark durch geografische und institutionelle Faktoren geprägt sind, der veröffentlichte Datensatz jedoch nicht über die notwendigen Details zu Design und Allokation verfügt, um kausale Aussagen über die Wirksamkeit des Programms zu stützen, was seinen Nutzen auf eine deskriptive Neubewertung beschränkt.

Nerob Ahmed2026-09-22
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Data Driven Options Pricing using ANN: Evidence from the CRR Model

Diese Arbeit zeigt, dass auf Daten des Cox-Ross-Rubinstein-Modells trainierte künstliche neuronale Netze als schneller, präziser und vielseitiger Ersatz für die Preisgestaltung verschiedener Optionstypen und die Berechnung der Greeks dienen, was die Rechenkosten für das Echtzeit-Risikomanagement und die Konstruktion der impliziten Volatilitätoberfläche signifikant reduziert.

Arun Kumar, Pawan Kumar, Jitendra Kumar2026-09-21
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Clustering-Informed Inverse Probability Weighting Strategies for Causal Effect Estimation in Observational Studies

Diese Arbeit evaluiert und vergleicht die Standard-Inverse-Probability-Weighting gegen zwei clustering-informierte Strategien zur Schätzung kausaler Effekte und zeigt auf, dass während beide Cluster-basierten Ansätze die Robustheit gegenüber einer Fehlspezifikation durch ausgelassene Kovariaten verbessern, ihre relative Leistungsfähigkeit in Bezug auf Bias, mittleren quadratischen Fehler und Coverage von der zugrunde liegenden Subgruppenstruktur und dem Stichprobenumfang abhängt.

Ruohui Chen, Scott Zuo, Whitney Stevens, Seth Pollack, Wenna Xi, Lucia Petito, Lihui Zhao, Hui Zhao2026-09-21