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441 Arbeiten

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New approach for estimating socioeconomic indicators in small-areas with sparse samples and high within-region heterogeneity: application in the Peruvian Amazon

Diese Studie zeigt auf, dass Bayes’sche Kleinareal-Schätzmodelle unter Nutzung von Demographic and Health Surveys und Volkszählungsdaten robuste, kleinskalige und zeitlich konsistente sozioökonomische Schätzungen für dünn besiedelte und heterogene Regionen wie den peruanischen Amazonasgebiet generieren können, wodurch dadurch kritische räumliche Verknüpfungen zwischen Armut, Bildung und der Malaria-Belastung offenbart werden, die in traditionellen groß angelegten Analysen oft verborgen bleiben.

Jose Matta-Chuquisapon, Julianne Meisner, Sergio E. Recuenco2026-10-09
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Novel Screening Methods for Binary Outcomes with Rare Events

Dieses Paper führt zwei neuartige Screening-Methoden ein und validiert diese, nämlich Rare-Screening und Firth-ttScreening, die darauf ausgelegt sind, die Detektion von CpG-Stellen zu verbessern, die mit seltenen binären Ereignissen in hochdimensionalen Epigenom-weiten Assoziationsstudien assoziiert sind, wobei sie eine überlegene Sensitivität im Vergleich zu traditionellen FDR- und Bonferroni-Ansätzen demonstrieren.

Mohammad Nahian Ferdous Abrar, Hongmei Zhang, Meredith Ray, Yuanjin Liu, Hasan Arshad, Yu Jiang2026-10-09
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Benchmarking machine learning against a regulatory rule-based baseline for drinking-water compliance classification

Diese Studie zeigt, dass maschinelle Lernmodelle bei der Klassifizierung der Trinkwasser-Compliance einem regulatorischen regelbasierten Baseline-Modell nicht überlegen können, da domänendefinierte Schwellenwerte bereits nahezu alle verfügbaren Signale erfassen, was verdeutlicht, dass die Verfeinerung regulatorischer Regeln und die Implementierung von Konsensstrategien effektiver sind als die Modellauswahl.

Aljaž Sovič, Barbara Hribar Lee, Zoran Bosnić2026-10-09
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Testing Governance Mediation with Multi-Edition City Indices: A Simulation-Validated Pipeline with a Confounding Diagnostic and Sensitivity Analysis

Dieses Paper präsentiert und validiert eine achtstufige Open-Pipeline für Mediationsanalysen bei mehrdimensionalen Stadtindizes und demonstriert durch umfangreiche Simulationen, dass während Standardmethoden aufgrund von unbeobachteten oder zeitvarianten Confoundern unter überhöhten Typ-I-Fehlern und schwerwiegenden Verzerrungen leiden, eine Kombination aus City-Cluster-Bootstrapping, Zwei-Wege-Fixed-Effects-Modellen und einer Residuen-Korrelations-Sensitivitätsanalyse ein robustes Protokoll für zuverlässige Governance-Mediationsansprüche bereitstellt.

Kamal Abdelgowad, Baher ElShaarawy, Muhammad Essa, Asra Mehar, Kiran Kumar2026-10-09
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The Synergy Framework: A Four-View, Domain-Self-Calibrated Instrument for Measuring the Structure of Complex Systems

Dieses Paper führt das Synergy Framework ein, ein vierdimensionales, domänenselbstkalibriertes Instrument, das strukturelle Kopplung, Multikörper-Organisation, dynamische Stabilität und Perturbationserholung integriert, um komplexe Systeme zu messen, während es Ausfallmodi explizit ausweist und Abhängigkeiten von einzelnen Perspektiven vermeidet.

Wenlong Li2026-10-09
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Spatially Correlated Measurement Error: Bias Amplification and Identification via Higher-Order Spatial Lags

Diese Arbeit zeigt auf, dass räumlich korrelierte Messfehler den Abschätzungsfehler (Attenuation Bias) verstärken und Standard-Instrumentvariablen ungültig machen, wobei sie einen höherwertigen räumlichen Lag-GMM-Schätzer vorschlägt, der geometrische Mischungsbedingungen nutzt, um eine signifikante Bias-Reduktion und valide Inferenz zu erreichen, was durch Simulationen und eine Anwendung auf die tunesische Infrastruktur validiert wurde.

mohamed riadh cherif2026-10-09
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Classical and Bayesian Estimation of WeibullParameters Under Fuzzy Data Using Alpha Cuts

Dieses Paper schlägt klassische und Bayes'sche Methoden zur Schätzung von Weibull-Verteilungsparametern unter Verwendung von Fuzzy-Daten mittels Alpha-Schnitten vor und evaluiert diese, wobei durch Simulationen und reale Anwendungen nachgewiesen wird, dass diese Ansätze eine wettbewerbsfähige Genauigkeit liefern und im Vergleich zu Crisp-Data-Methoden einzigartige Verhaltensweisen bei der Schätzung des Formparameters offenbaren.

Naresh Matta, Nagamani Nadiminti2026-10-09
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When National Happiness and Suicide Mortality Diverge: Explainable Machine Learning, Anomaly Detection, and Panel Evidence from 161 Countries

Diese Studie verwendet erklärbare maschinelle Lernverfahren und Paneldaten aus 161 Ländern, um zu demonstrieren, dass die nationale Lebenszufriedenheit und die Suizidmortalität aufgrund von Faktoren wie Arbeitslosigkeit und Alkoholkonsum häufig divergieren, wodurch spezifische Hochrisikoländerprofile aufgedeckt werden, während gleichzeitig davor gewarnt wird, aggregierte statistische Muster mit individuellen Kausalmechanismen gleichzusetzen.

Young-Chool Choi2026-10-08
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A Relational Matrix Representation of Positive Ratio-Scale Systems: Theory, Statistical Inference, and Applications to Anthropometry

Dieses Papier führt die Anthropometrische Relationsmatrix (ARM) und den Anthropometrischen Strukturellen Stabilitätsindex (ASSI) als ein neuartiges, strukturell vollständiges Framework zur Darstellung und statistischen Inferenz der proportionalen Organisation von positiven Verhältnismaßsystemen ein, das einen komplementären Ansatz zu traditionellen multivariaten Methoden mit breiten Anwendungsmöglichkeiten in Bereichen, die von der Anthropometrie bis zum Ingenieurwesen reichen, bietet.

Suresh Deman2026-10-08
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Constructing a Spatial Public Service Availability Index (PSAI) for a Developing-Country Context: Development and Spatial Application in Bangladesh

Diese Studie entwickelt einen räumlichen Index zur Verfügbarkeit öffentlicher Dienstleistungen (Spatial Public Service Availability Index, PSAI) für die 64 Distrikte Bangladeschs durch die Integration von Volkszählungs- und OpenStreetMap-Daten über sechs Dienstleistungsbereiche hinweg, wobei signifikante räumliche Disparitäten aufgezeigt werden, in denen Dhaka die höchsten und Rangamati die niedrigsten Werte erzielt, während gleichzeitig nur schwache Belege für eine statistisch signifikante räumliche Clusterbildung unter den Distrikten mit hoher Verfügbarkeit gefunden wurden.

Sk Md Jannatul Na, Ahad Kanak Prottay, Vargob Paul, Shazed Hossain Chamok, S M Tafsirul Islam2026-10-08