📊 Category

stat

441 Arbeiten

📊 Statistik

Cross-Fitted Contamination-Aware Generalized Empirical-Bayes Liu Shrinkage for Multinomial Logit Models under Multicollinearity and Outliers

Diese Arbeit schlägt den Cross-Fitted Contamination-Aware Generalized Empirical-Bayes Liu Shrinkage (CF-CABLS-MNL)-Schätzer für Multinomial-Logit-Modelle vor und evaluiert diesen, ein robustes Framework, das cross-fitted Density-Power-Divergence, Fehlklassifikationsanpassung und spektrale Schrumpfung integriert, um den mittleren quadratischen Fehler unter Multikollinearität und Ausreißern signifikant zu reduzieren, wobei empirische Ergebnisse jedoch darauf hindeuten, dass es in kontaminierten Szenarien zwar hervorragend abschneidet, direkte Regularisierungsmethoden wie die Ridge-Regression jedoch in sauberen oder datendichten Szenarien überlegen sein können.

Sadia Saba, Muhammad Amir Saeed2026-08-06
📊 Statistik

Model–based clustering for spherical and hyper–spherical data using elliptically symmetric distributions

Dieses Paper schlägt ein modellbasiertes Clustering-Framework für sphärische und hypersphärische Daten unter Verwendung elliptisch symmetrischer Verteilungen vor, spezifisch der elliptisch symmetrischen Winkel-Gauß-Verteilung sowie der sphärisch elliptisch symmetrischen projizierten Cauchy-Verteilung, welche mittels des Expectation–Maximization-Algorithmus geschätzt und durch Simulationen sowie reale Anwendungen evaluiert werden.

Theodoros Perdikis, Nader Alharbi, Michail Tsagris2026-08-05
📊 Statistik

Absolute and Relative Performance Indicators Associated with Match Success Across Six European Professional Football Leagues

Diese Untersuchung von 2.058 Spielen in sechs europäischen Ligen zeigt, dass relative Leistungsindikatoren (Team–Gegner-Differenzen) zwar effektiver als absolute Indikatoren bei der Vorhersage von Spielergebnissen sind, das genaueste Vorhersagemodell jedoch durch die Integration sowohl absoluter als auch relativer Metriken erreicht wird.

Ângelo Brito2026-08-05
📊 Statistik

Learning Analytics and Early Warning Systems for Mathematics Achievement: A Multi-Country Comparative Programme Evaluation

Diese Übersicht synthetisiert Evidenz aus dreißig Studien aus mehreren Ländern, um das Design, die Leistungsfähigkeit und die Auswirkungen auf die Chancengerechtigkeit von Learning Analytics und Frühwarnsystemen für mathematische Leistungen zu bewerten, wobei sie deren prädiktives Potenzial hervorhebt und gleichzeitig kritische Lücken in der algorithmischen Fairness, der länderübergreifenden Vergleichbarkeit und der Integration fachspezifischer diagnostischer Erkenntnisse identifiziert.

Maryam Jimoh2026-08-04
📊 Statistik

Bayesian Target-Domain SHAP under Covariate Shift: Posterior Propagation, Overlap, and Selective Action Risk

Dieses Paper schlägt ein bayesianisches Framework für interventionelle SHAP im Zielbereich unter Kovariatenverschiebung vor, das exakte Posteriori-Verteilungen und Risikoobergrenzen ableitet, um Unsicherheit zu quantifizieren und selektive Aktionen zu optimieren, wobei durch Simulationen und Realdaten demonstriert wird, dass dieser Ansatz den Schätzfehler und den Opportunitätsverlust im Vergleich zu traditionellen Methoden signifikant reduziert, insbesondere wenn die Quell- und Zielverteilungen eine geringe Überlappung aufweisen.

jiangshan zhu2026-08-04
📊 Statistik

Factorial multistratum designs for building, optimising or evaluating multilevel interventions embedded in learning systems: A taxonomy of factorial cluster-randomised trial designs and their variants

Dieses Papier schlägt eine umfassende Taxonomie für faktorielle Cluster-randomisierte Studiendesigns vor, die sich an Multistratum-Konzepten aus der Agrar- und Industrieforschung orientiert, um bestehende klinische Beispiele zu klassifizieren, zehn Designvarianten anhand einer theoretischen Adipositas-Intervention zu illustrieren und praktische Herausforderungen bei der Optimierung mehrstufiger Gesundheitsinterventionen hervorzuheben.

REA Walwyn, EL Turner, B Copsey, B Goulao, R Foy, AA Montgomery, SG Gilmour, SH Richards2026-08-03
📊 Statistik

Statistical analysis of waste generation in Bukavu city using IoT sensor data

Diese Studie nutzt IoT-Sensordaten und fortschrittliche statistische Modellierung, um die Entstehung fester Abfälle in Bukavu, DR Kongo, zu quantifizieren und zu projizieren, wobei signifikante räumliche und demografische Disparitäten in den Produktionsraten aufgedeckt werden und evidenzbasierte Erkenntnisse zur Optimierung der Sammelstrategien sowie zur Priorisierung von Interventionen im anspruchsvollen topografischen und infrastrukturellen Kontext der Stadt bereitgestellt werden.

Olivier Mugisho Mugaruka, Remco van Schadewijk, Wouter Deketelaere, Jules Raymond Kala, Jérémie Ndikumagenge, Elie Zihin (…)2026-08-03
📊 Statistik

Double-Threshold Cascade Dynamics on Random Hypergraphs

Dieses Paper führt ein Doppel-Schwellenwert-Kaskadenmodell auf zufälligen Hypergraphen ein, das asymmetrische Adoptions- und Abbruchbarrieren erfasst und offenlegt, wie das Zusammenspiel zwischen distinkten Schwellenwerten und der Heterogenität der Hyperkanten-Größe Bistabilität sowie diskontinuierliche Phasenübergänge induziert, ein Rahmenwerk, das sowohl durch analytische Theorie als auch durch empirische Simulationen validiert wird.

Juntao Lu, Fanyuan Meng2026-08-03
📊 Statistik

Beyond Single-Score Matching: A Two-Dimensional Propensity Score Method for Mixed Covariate Types

Dieses Paper führt eine zweidimensionale Propensity-Score-Matching-Methode (2D-PSM) ein, die Scores für kategoriale und kontinuierliche Störvariablen separat schätzt, um im Vergleich zu herkömmlichen Single-Score-Ansätzen eine überlegene multivariate Balance in Beobachtungsstudien mit gemischten Kovariattypen und komplexen Interaktionen zu erreichen.

Kostiantyn Botnar, Justin T. Nguyen, Kamil Khanipov, George Golovko2026-08-03