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441 Arbeiten

📊 Statistik

Choosing Among Randomized Design Families for Implementation Strategy Trials: A Question-Driven Framework with Practical Tools and Exemplars

Dieses Paper präsentiert ein praktisches, fragenorientiertes Framework sowie begleitende Werkzeuge, um Forscher bei der Auswahl der am besten geeigneten randomisierten Designfamilie – wie etwa parallelen Cluster-Studien, Stepped-Wedge-Designs, faktoriellen oder adaptiven Studien – für Implementierungsstrategie-Studien auf Basis ihrer spezifischen Entscheidungsziele statt methodischer Präferenzen zu leiten.

Jonah K. Amponsah, Shellie D. Ellis, Felice Resnik2026-08-14
📊 Statistik

Robust Log-Contrast Regression for High-Dimensional Compositional Microbiome Data with Outliers

Dieses Paper schlägt ein robustes Log-Kontrast-Regressionsframework vor, das die Huber-Verlustfunktion und den Lasso-Penalty kombiniert, um Ausreißer zu handhaben und Sparsität in hochdimensionalen kompositorischen Mikrobiomdaten zu gewährleisten, während es gleichzeitig theoretische Garantien und einen effizienten symmetrischen Gauss-Seidel-ADMM-Algorithmus zur Implementierung bereitstellt.

Xuke Hua, Yunhai Xiao, Xin Xin2026-08-14
📊 Statistik

Manual versus Data-Driven Specification in Hybrid Discrete Choice Models} - A Benchmark of MNL, RUMBoost, and Penalized Multinomial Logistic Tree Regression (PMLTR)

Dieses Papier führt die Penalized Multinomial Logistic Tree Regression (PMLTR) als ein hybrides Modell ein, das die Vorhersagekraft datengesteuerter Methoden wie RUMBoost mit der Interpretierbarkeit klassischer MNL-Modelle ausbalanciert, wobei durch umfangreiches Benchmarking demonstriert wird, dass während die manuelle Spezifikation wettbewerbsfähig bleibt, rein datengesteuerte Ansätze in der Vorhersage überlegen sind, wohingegen PMLTR einzigartig lesbare Nutzenfunktionen bietet, die für Optimierung und Inferenz essenziell sind.

Simon Rienks, Fiona Sauerbier, Knut Haase2026-08-14
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Multi-Perspective Ensemble Stratification-Driven Quality of Life Assessment for Transformative Planning of Coastal Communities

Diese Studie schlägt ein Multi-Perspektiven-Ensemble-Stratifizierungs-Framework vor, das heterogene Daten und diverse Clustering-Modelle integriert, um die Vulnerabilität von Haushalten umfassend zu charakterisieren und die wesentlichen Treiber der Lebensqualität in Küstengemeinden in Nigeria zu identifizieren, wodurch eine effektivere, evidenzbasierte transformative Planung und Ressourcenallokation ermöglicht wird, die auf den Zielen für nachhaltige Entwicklung basiert.

Taiwo Olapeju Olaleye, Taiwo Ajayi, Oluwasegun Dada, Temitope Aderele, Segun Akintunde, Oluwasefunmi Arogundade2026-08-14
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Distribution Analysis of Discrete States: reconstructing transition processes from time-resolved state distributions

Dieses Paper führt die Distribution Analysis of Discrete States (DADS) ein, ein allgemeines Framework, das zugrunde liegende Übergangsprozesse aus beobachteten Zustandsverteilungen rekonstruiert, indem es diese als Flussnetzwerke modelliert, eine rigorose Typologie der Nicht-Identifizierbarkeit etabliert und den Ansatz durch sieben diverse Fallstudien sowie selbstkorrigierende Diagnosetests validiert.

Thomas Potempa2026-08-14
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Q-Multi-Criteria Consensus Model: Synthesizing cognitive priority structures from multi-actor disagreement

Dieses Paper stellt das Q-Multi-Criteria Consensus Model (Q-MCCM) vor, ein hybrides Framework, das subjektive Meinungsverschiedenheiten durch die Kombination der Q-Methodik mit einer algorithmischen Best–Worst-Methode zu gemeinsamen Prioritätsstrukturen synthetisiert und dadurch eine robuste institutionelle Entscheidungsfindung in Kontexten ermöglicht, in denen Prioritäten verhandelt statt Alternativen ausgewählt werden müssen.

Marek Deja2026-08-14
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An outlier-robust dynamic semiparametric model for jointly forecasting value-at-risk and expected shortfall

Dieses Paper schlägt ein Ausreißer-robustes, gemeinsames dynamisches semiparametrisches Modell vor, das die beschränkte Innovationspropagation in das CAViaR-Framework integriert, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Value-at-Risk- und Expected-Shortfall-Prognosen zu verbessern, insbesondere beim Vorliegen extremer Beobachtungen und schwergewichtiger Verteilungen.

Jie Wang, Buyun Xu2026-08-14
📊 Statistik

The Role of Statistics in the Advancement of Artificial Intelligence and Modern Technology

Diese Studie nutzt maschinelles Lernen zur Zeitreihenmodellierung und Korrelationsanalysen von Publikationsdaten von 1991 bis 2023, um zu demonstrieren, dass die Statistik als zentraler, eng gekoppelter Treiber der Künstlichen Intelligenz und des modernen technologischen Fortschritts dient, wobei beide Felder starke positive Wachstumstrends und eine statistisch signifikante Interdependenz aufweisen, die sich voraussichtlich bis 2030 fortsetzen wird.

H. C. Iwu, D. C. Bartholomew, C. J. Ijemba2026-08-14
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Investigating Students' Critical Thinking Development in Data-Driven Statistical Decision Making through Mindtools-Based Learning Game Interactions

Diese quasi-experimentelle Studie zeigt, dass ein auf Tabellenkalkulation basierendes Lernspiel, das als Mindtool konzipiert wurde, die kritischen Denkfähigkeiten von Undergraduate-Studierenden signifikant verbessert und deren Entscheidungsprozesse von einer Abhängigkeit von Einzelindikatoren hin zu einer reflektierten Evidenzbewertung in datengesteuerten statistischen Kontexten weiterentwickelt.

BUDI SASOMO, Cholis Sa’dijah, Lathiful Anwar, Rustanto Rahardi, Sisworo Sisworo, Tomi Listiawan, Siti Faizah, Abdul Qoha (…)2026-08-13