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110 Arbeiten

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Functional Autoregressive Modeling with Exogenous Variables for Day-Ahead Electricity Price Forecasting in the Croatian Electricity Market

Diese Arbeit zeigt, dass funktionale autoregressive Modelle mit exogenen Variablen (FARX(p)) traditionelle statistische und maschinelle Lernmethoden bei der Prognose von Strompreisen am Vortag auf dem kroatischen Markt signifikant übertreffen, indem sie hochfrequente Volatilität, zeitliche Abhängigkeiten und nachfragebedingte Effekte effektiv erfassen.

Laila A. AL-Essa, Faheem Jan, Mehwish Tahir, Muhammad Wisal Khan2026-07-03
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Interpretable Forecasting of FIFA World Cup Tournament Progression Using Penalized Logistic Regression and Bootstrap Stability Selection

Diese Studie präsentiert ein interpretierbares Prognose-Framework unter Verwendung von penalisiertem logistischem Regressionsverfahren und Bootstrap-Stabilitätsselektion auf historischen Teamdaten zur Vorhersage des Verlaufs der FIFA Weltmeisterschaft, wobei entscheidende Prädiktoren wie Marktwert und FIFA-Ranking identifiziert werden, während Argentinien, Frankreich, Spanien, England, Deutschland und die Niederlande als Top-Favoriten für das 2026 stattfindende Turnier prognostiziert werden.

Francis Okyere, Francis Mawutor Amuyao, Sherif Mohammed2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
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One Truncated Likelihood Expansion: Estimation, Testing, and Classification as a Single Captured-Fraction Functional

Diese Arbeit vereinheitlicht Parameterschätzung, Hypothesentests und Signalklassifizierung, indem sie aufzeigt, dass alle drei Aufgaben durch ein einziges Funktional evaluiert werden können – den erfassten Anteil einer Log-Likelihood-Expansion in einer festen Basis –, was deren gemeinsame Effizienz, Abbruchbedingungen und Optimalität über diverse Verteilungen hinweg offenbart, einschließlich jener, bei denen traditionelle orthogonale Basen versagen.

Serhii Zabolotnii2026-07-03
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Improving the reliability of district-level estimates ofteenage pregnancy in Malawi using small area estimation

Diese Studie verbessert die Zuverlässigkeit der Schätzungen zur Schwangerschaft im Jugendalter auf Distriktebene in Malawi, indem sie ein Fay-Herriot-Small-Area-Estimation-Modell auf Umfragedaten von 2024 und Hilfsvariablen der Volkszählung von 2018 anwendet und dadurch eine stabilere Evidenzbasis für dezentrale Politiken und gezielte Interventionen bereitstellt.

Evaristar Kudowa, Samuel O. Manda, Marc Y.R Henrion2026-07-03
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Shrinkage Estimators in Finite Mixture of Mixed Generalized Estimating Equations

Dieses Papier schlägt einen iterativen, gewichteten kleinsten-Quadrate-Algorithmus mit Schrumpfung auf Basis der penalisierten Likelihood vor, um Parameter für endliche Mischmodelle gemischter verallgemeinerter Gleichungsschätzungen zu schätzen, wodurch Populationsheterogenität adressiert wird, bei der Standard-lineare gemischte Modelle versagen, und validiert die Leistungsfähigkeit der Methode durch Monte-Carlo-Simulationen.

Sajjad Nezamdoust, Farzad Eskandari2026-07-03
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Integrated Yield and Demand Forecasting for Air Cargo in MEASA Emerging Markets: A Multi-Method Statistical Framework

Diese Arbeit präsentiert ein integriertes statistisches Framework, das OLS-, SUR-, ARIMAX- und Random-Forest-Modelle innerhalb einer Power-BI-Umgebung kombiniert, um die Luftfrachtertrags- und Nachfrageprognose in den MEASA-Emerging-Markets zu verbessern, indem es geopolitische Störungen, nicht-lineare Lastfaktor-Interaktionen und Warenmix-Dynamiken adressiert und dabei die akademische Modellierung mathematisch mit kommerziellen Berichtskennzahlen überbrückt.

Shaista Kanwal2026-07-02
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Stability and Interrelationships of Classical Test Theory Indicators Under Varying Difficulty Conditions: A Monte Carlo Simulation Study

Diese Monte-Carlo-Simulationsstudie zeigt auf, dass unter struktureller Unabhängigkeit die Indikatoren auf Item-Ebene der Klassischen Testtheorie mathematisch determinierte Beziehungen aufweisen – wie etwa die perfekte funktionale Äquivalenz binärer Item-Statistiken und die Stabilität von Diskriminations-Gesamt-Korrelationen über verschiedene Schwierigkeitsgrade hinweg –, während die Reliabilität auf Test-Ebene aufgrund der Abwesenheit von Inter-Item-Kovarianz niedrig bleibt.

Ammar Yasser2026-07-02
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Logistics-driven proactive drone epidemic intervention model

Dieses Papier schlägt ein logistikgesteuertes, proaktives Epidemie-Interventionsmodell vor, das ein RM-SIR-Mathematikmodell mit einem intelligenten Drohnen-Liefersystem integriert, um eine präzise, auf ländliche Gebiete priorisierte Ressourcenplanung zu ermöglichen und die Logistik effektiv von einer passiven Transportfunktion in ein aktives Werkzeug der Epidemiebekämpfung zu transformieren, welches die Ausbruchsgipfel und die Dauer signifikant reduziert und gleichzeitig eine hohe Kosteneffizienz beibehält.

Jiaen Zheng2026-07-02
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Statistical Advances in Nonparametric Estimation through Artificial Intelligence Techniques

Diese Arbeit untersucht die theoretische und praktische Integration von Techniken der künstlichen Intelligenz, wie etwa Deep Learning und Reinforcement Learning, in die nichtparametrische Schätzung, um Herausforderungen der Hochdimensionalität und komplexer Abhängigkeiten in Feldern wie der Medizin und der Wirtschaft zu bewältigen, während sie gleichzeitig die Abwägungen zwischen Interpretierbarkeit, Rechenaufwand und statistischen Garantien kritisch analysiert.

Sthitadhi Das2026-07-02
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Accurate mean-field predictions for cognitively grounded social influence dynamics with confirmation bias

Diese Arbeit zeigt, dass kognitiv detaillierte, agentenbasierte Modelle des sozialen Einflusses mit Bestätigungsfehler auf ein niedrigdimensionales, analytisch handhabbares Mean-Field-System reduziert werden können, das den Übergang von Konsens zu Polarisation erfasst und einen einfachen Stabilitätstest zur Diagnose von Symmetriebrechung bereitstellt.

Sven Banisch, Joris Wessels2026-07-02