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Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods

Este artículo presenta BayesMBAR, una generalización bayesiana del método de la relación de aceptación de Bennett multiestado (MBAR) que computa distribuciones posteriores de energía libre para proporcionar estimaciones de incertidumbre más precisas y permitir la incorporación de conocimiento previo, como la suavidad de la superficie, en los cálculos de energía libre.

On the statistical analysis of grouped data: when Pearson $χ^2$ and other divisible statistics are not goodness-of-fit tests

Este artículo desafía la suposición común de que las estadísticas divisibles como el $\chi^2$ de Pearson sirven como pruebas de bondad de ajuste efectivas en regímenes de datos dispersos con muchas clases, proponiendo en su lugar un marco unificador que revela las limitaciones de los métodos existentes y ofrece alternativas modificadas más potentes junto con nuevas pruebas libres de distribución.

Spectral fluctuations and crossovers in multilayer network

Este artículo utiliza la Teoría de Matrices Aleatorias para investigar las fluctuaciones espectrales en redes multicapa, demostrando que las características estadísticas universales persisten a través de diversas configuraciones de conectividad y modelando con éxito la transición entre las estadísticas de capas independientes y totalmente acopladas, con aplicaciones validadas en estructuras proteicas reales.

Vector Space of Cycles

Este artículo introduce un marco variacional que representa las interacciones dirigidas como flujos de aristas en un complejo simplicial para extraer un espacio de Hilbert de baja dimensión de ciclos armónicos persistentes, permitiendo la inferencia estadística escalable y revelando una organización recurrente a gran escala reproducible en sistemas de alta dimensión como los datos de fMRI humana que los métodos de pares tradicionales pasan por alto.

Reweighting Adversarial Networks for Unbinned Unfolding

Este artículo presenta la Red Adversaria de Reponderación (RAN, por sus siglas en inglés), una novedosa técnica de desenvolución no binaria que utiliza una función de reponderación a nivel de partícula guiada por un crítico de Wasserstein para superar las limitaciones de superposición de soporte y superar a los métodos de vanguardia en precisión y eficiencia computacional.

PoissonRatioUQ: An R package for band ratio uncertainty quantification

El artículo presenta **PoissonRatioUQ**, un paquete de R diseñado para el modelado bayesiano y la cuantificación de la incertidumbre de razones de conteo al centrarse en la razón de las medias de Poisson, ofreciendo opciones flexibles tanto para datos espaciales como no espaciales, así como un manejo especializado para transformaciones de razón de intensidad.

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Worldwide clustering of the corruption perception

The Role of Source Geometry and Atmospheric Propagation in Global Bolide Infrasound Detectability

Este artículo analiza 623 eventos de bólidos desde 2007 hasta 2025 para demostrar que la detectabilidad de infrasonidos está gobernada principalmente por la geometría de entrada, favoreciendo específicamente ángulos más pronunciados y una deposición de energía a menor altitud, mientras que la propagación atmosférica y los niveles de energía actúan como factores moduladores secundarios.

A practical methodology for $\Lambda$ global polarization extraction in fixed-target experiments

Este artículo propone y valida una metodología práctica para eliminar los sesgos en las mediciones de la polarización global de $\Lambda$ causados por la aceptación asimétrica del detector en experimentos de colisiones de iones pesados de blanco fijo, permitiendo así estudios más precisos de la dinámica de espín a través del diagrama de fases de la QCD.