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441 Arbeiten

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Journal of Agricultural, Biological, and Environmental StatisticsA Likelihood Framework for Multi-Stage Interval-Censored Processes

Dieses Paper schlägt ein rigoroses likelihood-basiertes Framework vor, das einen Monte-Carlo-Expectation-Maximization-Algorithmus nutzt, um mehrstufige biologische Prozesse mit intervallzensierten Übergängen und rechtszensierten Krankheitsereignissen unter zeitvariabler umweltbedingter Forcierung zu modellieren, wobei die rechnerischen Herausforderungen hochdimensionaler Integrale und nicht-proportionaler Hazards adressiert werden, um eine präzise statistische Inferenz für agro-umweltbezogene Daten zu ermöglichen.

Patrice Takam Soh, Tsogmo Douane Cybele, Toussile Wilson2026-10-14
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Tail-Accuracy Degradation and Optimal Block Length for Block Self-Normalized Quantile Empirical Saddlepoint Inference under Dependence

Diese Arbeit quantifiziert die Degradation der Tail-Genauigkeit der blockweisen selbst-normalisierten Quantil-Empirie-Sattelpunkt-Inferenz unter stark gemischter Abhängigkeit und leitet eine geschlossene Form der optimalen Blocklängen-Skalierung als n\sqrt{n} ab, welche eine nicht verschwindende Varianzinflations-Untergrenze mit Schiefe-Transienten ausbalanciert, um einen Abdeckungsfehler von O(n−1)O(n^{-1}) zu erreichen.

Yucheng Tao2026-10-14
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Is Using Shapley Value Good for Covariate Selection in Panel Models?

Dieses Paper schlägt eine Fixed-Effects-Shapley-Wert-Methode zur Kovariatenselektion in Panelmodellen vor und validiert diese, wobei es durch Simulationen und empirische Anwendungen zeigt, dass sie eine transparente, recheneffiziente und sparsame Alternative zu bestehenden Ansätzen darstellt und dabei die wahren aktiven Mengen präzise rekonstruiert sowie die Modellleistung verbessert.

Htwe Ko, Pathairat Pastpipatkul2026-10-14
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Horizon-resolved Forecastability of Time Series via Auto Mutual Information

Diese Arbeit zeigt, dass die Auto-Mutual-Information (AMI) als effektives diagnostisches Instrument vor der Modellierung dient, um die Vorhersagbarkeit von Zeitreihen über spezifische Horizonte hinweg zu bewerten, wobei ein systematischer Gradient offenbart wird, bei dem höhere AMI-Werte im Vergleich zur absoluten Autokorrelation mit signifikant geringeren Vorhersagefehlern korrelieren.

Peter Maurice Catt2026-10-13
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Attractor strength identifies classifier label geometry as construct- irrelevant variance in machine-scored developmental drawing assessment

Diese Studie zeigt, dass in maschinell bewerteten entwicklungsdiagnostischen Zeichnungsbeurteilungen die wahrgenommene Schwierigkeit beim Zeichnen spezifischer Objekte weitgehend durch konstruktirrelevante Varianz getrieben wird, die aus der Klassifikator-Label-Geometrie der Scoring-Pipeline resultiert, anstatt aus der tatsächlichen Entwicklungsfähigkeit des Kindes, wodurch Einzel-Prompt-Scores unzuverlässig werden und Attraktor-angepasste Metriken für valide Pipeline-übergreifende Vergleiche notwendig werden.

Rafat Saleh Madani2026-10-13
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Anchoring on Target: Rethinking Weighting Logic and Paradigm Reconstruction

Diese Arbeit kritisiert den Paradigmenfehler in traditionellen indikatorgetriebenen Gewichtungsmethoden, die statistische Merkmale mit der Bedeutung eines Indikators verwechseln, und schlägt die zielorientierte Gewichtungsmethode (Target-Oriented Weighting, TOW) vor, welche Gewichte durch Benchmark-basierte Berechnungen und eine von der Differenz-von-Differenzen-Logik inspirierte Herangehensweise an die Bewertung der Verbesserungsmagnitudo statt statischer Niveaus an Bewertungszielen verankert.

Yongliang Zhao, Liping Yu2026-10-13
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A Comprehensive Reliability Assessment of the Kumaraswamy Inverse Weibull Distribution with Application to Electromigration Failure-Time Data

Diese Arbeit präsentiert eine umfassende Zuverlässigkeitsbewertung der Kumaraswamy-Inverse-Weibull-Verteilung und zeigt durch Strukturanalyse, Maximum-Likelihood-Schätzung und vergleichende Anpassungstests auf, dass sie die Ausfallzeiten durch Elektromigration in Mikrokreisläufen effektiv modelliert und dabei mehrere alternative Inverse-Weibull-Typ-Verteilungen übertrifft oder mit diesen konkurriert.

Muhammad Shuaib Khan2026-10-13
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Transient Probabilities and Switching Levels in a Vacation Queue with Catastrophes

Diese Arbeit analysiert eine diskrete Warteschlange mit einem einzelnen Server, Urlaubszeiten und Katastrophen, indem sie eine zweifarbige Motzkin-Pfad-Repräsentation verwendet, um transiente und stationäre Wahrscheinlichkeiten abzuleiten, ein Kompositionsschema für Service-Rückkehr-Zyklen zu etablieren und distinkte Relaxationsfaktoren sowie kritische Skalierungsverhalten zu identifizieren.

Igor Kleiner2026-10-13
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Large-Scale Group Decision-Making with Linear Uncertain Preference Relations Using Improved Density Peak Clustering and Two-Stage Feedback

Dieses Paper schlägt ein groß angelegtes Gruppenentscheidungsmodell für lineare unsichere Präferenzrelationen vor, das dynamische Vertrauensaktualisierung, verbessertes Density Peak Clustering zur Identifizierung von Untergruppen und einen zweistufigen Feedback-Mechanismus integriert, um hohe Konsensraten bei minimalen Präferenzanpassungen zu erreichen.

Xiaoyun Lu, Kuiyao Liu, Fushan Li, Zhonglin Ye, Zehui Chen2026-10-13
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A Bayesian Alternative to the Two One-Sided Tests (TOST) Procedure: State of the Art and a Proposal for a Generalized Bayesian Equivalence Model

Dieses Paper schlägt das Generalized Bayesian TOST mit Power-Discounted Priors (GBT-PP) vor, ein einheitliches Framework, das die Einschränkungen des klassischen TOST-Verfahrens überwindet, indem es historische Daten aus sowohl kontinuierlichen als auch diskreten Quellen formal integriert und abstimmbar diskontiert, während es fünf originäre theoretische Ergebnisse etabliert und reproduzierbare R-Implementierungen für Äquivalenztests bereitstellt.

Antonio Monleon-Getino2026-10-13