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Bridging SCED and Group Designs: Demonstrating the Ratio-Metric BC-IRR Effect Size in a Meta-Analysis

Este estudio introduce el tamaño del efecto de la razón-métrica BC-IRR como un método para cerrar la brecha entre los diseños experimentales de caso único y de grupo, demostrando, a través de un reanálisis de las intervenciones asistidas por tecnología para estudiantes con autismo, que el BC-IRR ofrece ventajas interpretativas distintivas sobre las métricas tradicionales al tiempo que permite la síntesis de diversos tipos de evidencia.

Wen Luo, Chendong Li, Eunkyeng Baek2026-08-18
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SynthGuard-ReleaseBench: Locked-Audit Evidence for Synthetic Tabular Data Releases

El artículo presenta SynthGuard-ReleaseBench, un marco de auditoría reproducible que establece criterios preestablecidos para evaluar las liberaciones de datos tabulares sintéticos mediante la comparación de flujos de trabajo reales y sintéticos para proporcionar límites de muestra finitos y evidencia distintiva para casos de uso, poblaciones y modelos de amenazas específicos, en lugar de realizar afirmaciones genéricas sobre la privacidad o la seguridad.

Jeffery Opoku, David2026-08-18
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Distribird: Literature-Informed Prior Distribution Design for Bayesian Model Calibration

Distribird es una aplicación web agéntica que automatiza la creación de distribuciones a priori informadas por la literatura para la calibración de modelos bayesianos mediante el despliegue de un flujo de trabajo multi-agente para extraer, ponderar y ajustar datos científicos, ofreciendo así una alternativa trazable y de validez verificada frente a las distribuciones a priori uniformes comúnmente utilizadas o las líneas base de LLM de un solo prompt sin fundamento.

Patrik P. Süli, György Eigner, Roland Hollós2026-08-18
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Validating the Crystal Ball: Retrospective Evaluation and Uncertainty-Aware Forecasting of Severe Housing Cost Burden in New York City

Este artículo valida retrospectivamente un modelo de aprendizaje automático para la carga de los costos de vivienda en la ciudad de Nueva York, revelando una subestimación sistemática debido a supuestos económicos estáticos y, posteriormente, recalibrando el marco con métodos conscientes de la incertidumbre para generar pronósticos más robustos y basados en escenarios para 2025–2028.

Nakib Uddin Ahmed, Azizur Rahman, Mehjabin Ferdous, Kadirur Rahman Chowdhury2026-08-18
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Matrix Variate Skew-Normal Distribution and Related Finite Mixtures: Modeling and Clustering of Asymmetric Data

Este artículo propone una nueva distribución normal asimétrica multivariante de matrices y su modelo de mezcla finita para capturar eficazmente la asimetría y realizar la agrupación en datos de valores matriciales, ofreciendo una mayor flexibilidad y rendimiento sobre los modelos simétricos tradicionales mediante estimadores derivados y un algoritmo ECM.

Shiva Kumar Kurva, Kiruthika C2026-08-18
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Seemingly Unrelated Cointegrating Regressions with Autoregressive Distributed Lag Dynamics: Estimation, Bounds Testing, and Cross-Equation Inference

Este artículo propone un marco de Modelos de Rezagos Distribuidos Autorregresivos y Aparentemente No Relacionados (SUR-ARDL) para paneles de N pequeña que mejora la eficiencia de la estimación y el poder de las pruebas de cointegración al aprovechar las correlaciones de error entre ecuaciones, evitando al mismo tiempo las distorsiones de muestra finita de los estimadores de la matriz de covarianza de largo plazo, tal como se demuestra mediante pruebas teóricas, simulaciones de Monte Carlo y una aplicación al nexo entre energía renovable y crecimiento en los países de la ASEAN.

Muhammad Afnan Arif, Fumitaka Furuoka2026-08-18
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A Closed-Loop Framework for Knowledge-Based Causal Model Refinement Using Process Mining and Human-AI Governance

Este artículo propone un marco de colaboración humano-IA de bucle cerrado que refina iterativamente los modelos causales basados en el conocimiento (DAGs) mediante la integración de la minería de procesos de registros de eventos empíricos con la adjudicación de expertos para mejorar la precisión y la transparencia de la inferencia causal en enfermedades crónicas complejas.

Eduardo Illueca Fernandez, Kaile Chen, Carlos Fernandez Llatas, Fernando Seoane, Farhad Abtahi2026-08-14
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Matched-Calibration of Changepoint Detectors for Biopharmaceutical Quality Monitoring

Este estudio demuestra que cuando se comparan los detectores de puntos de cambio para el monitoreo de la calidad biofarmacéutica bajo tasas de falsos positivos y ablaciones del espacio de búsqueda emparejadas, una penalización estándar basada en la varianza supera a las alternativas robustas en diversas distribuciones y tamaños de muestra, revelando que las preferencias previas por los métodos robustos fueron impulsadas por condiciones experimentales no controladas en lugar de una superioridad inherente.

Halil İbrahim Özdemir, Berfin Dogan, Pemra Ozbek2026-08-14