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105 artículos

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An Empirical Comparison of Statistical Methods for Estimating EQ-5D Health State Utilities in Rheumatoid Arthritis Clinical Trials for Economic Modelling

Este estudio compara empíricamente modelos de efectos mixtos lineales, ecuaciones de estimación generalizadas y modelos mixtos de dos partes para estimar las utilidades de EQ-5D en ensayos de artritis reumatoide, encontrando que, si bien los modelos mixtos de dos partes producen estimaciones de utilidad más bajas, la elección del método tiene un impacto mínimo en las conclusiones generales de costo-efectividad.

Jiajun Yan, Eleanor Pullenayegum, Shun Fu Lee, Feng Xie2026-07-30
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Bayesian Inference for Multi-Source Binary Data with Selection and Measurement Error

Este artículo introduce un marco de modelado bayesiano que aborda conjuntamente los errores de clasificación errónea y de selección en datos binarios de múltiples fuentes, demostrando mediante simulaciones y análisis empíricos que, si bien el error compuesto puede identificarse de manera robusta, la descomposición precisa de este en componentes específicos requiere indicadores válidos, variables auxiliares y distribuciones a priori informativas.

Santiago Gómez-Echeverry, Arnout van Delden, Ton de Waal, Dimitris Pavlopoulos2026-07-30
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A General Framework for Stability Assessment of Non-Deterministic Prediction Models

Este artículo propone un marco general para cuantificar la estabilidad de los modelos de predicción no deterministas en resultados métricos, categóricos y ordinales mediante la introducción de medidas de estabilidad basadas en datos y en modelos que superan las limitaciones de los métodos existentes, tales como su incapacidad para manejar objetos de prueba individuales y su sensibilidad a la composición de los datos.

Thomas Martin Lange, Armin Otto Schmitt, Felix Heinrich2026-07-30
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A Sequential Tour-Based Mode Choice Framework with GPS-based Data: Integrating Machine-Learning-Derived Features into Mixed Logit and MNL Models

Este estudio desarrolla un marco de elección de modo basado en recorridos secuenciales para Sídney utilizando datos de GPS y características derivadas de aprendizaje automático, demostrando que los modelos Logit Mixtos mejoran significativamente la predicción para componentes de recorridos interdependientes y que el marco permanece robusto ante la incertidumbre de estimación ascendente, validando así el uso de entradas simuladas para la previsión práctica de la demanda de viajes.

Mostafa Rahimi, Maliheh Tabasi, Abdul Rawoof Pinjari, Taha Hossein Rashidi2026-07-30
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Ablation Study of Class Imbalance Techniques for Credit Default Prediction with SHAP-based Explainability Analysis

Este estudio demuestra que en tareas de predicción de incumplimiento crediticio, el parámetro integrado `scale_pos_weight` de XGBoost supera significativamente a la técnica tradicional de remuestreo SMOTE en cuanto a recall, resaltando que la estrategia óptima para manejar el desequilibrio de clases depende del clasificador específico utilizado en lugar de un método de remuestreo universal.

Atharv Tiwari2026-07-30
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Clinical Risk-Weighted Evaluation of ICU Mortality Prediction Models on MIMIC-IV

Este artículo propone la Puntuación de Riesgo Clínico Ponderada (CRWS, por sus siglas en inglés), una métrica novedosa que desacopla las penalizaciones por falsos negativos y falsos positivos para reflejar mejor las prioridades clínicas, demostrando mediante el análisis de MIMIC-IV que altera significamente las clasificaciones de los modelos y revela mayores ventajas clínicas para los algoritmos con mejor desempeño en comparación con la puntuación F1 tradicional.

Aman Chandra H, Abhijna Shivaprakash, Amrutha Sachin Nagvekar, Spandana Sujay, Nagaraja J2026-07-29
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Recovering Parametric Inference for Skewed, Small-Sample, and Heteroscedastic Data: The Coefficient-of-Variation Screen and the Log-Scale Variance Ratio (ρ)

Este artículo propone un marco práctico que utiliza estadísticas de resumen para detectar la asimetría y la heterocedasticidad mediante el coeficiente de variación y la razón de varianza en escala logarítmica, permitiendo a los investigadores recuperar una inferencia paramétrica válida y más potente para datos clínicos de muestras pequeñas donde las pruebas de normalidad tradicionales fallan y las pruebas t estándar son deficientes.

William J. Dwyer2026-07-28
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T_root: A Comprehensive Closed-Form Statistic for Independence in Sparse and Heterogeneous Contingency Tables

El artículo introduce TrootT_{root}, un nuevo estadístico de forma cerrada y libre de parámetros que logra una calibración de tamaño precisa y una potencia robusta para probar la independencia en tablas de contingencia a través de un amplio rango de escasez y heterogeneidad marginal, unificando y superando eficazmente los métodos existentes como el chi-cuadrado de Pearson y el estadístico de Cressie-Read, al tiempo que proporciona una solución determinista sin la necesidad de permutaciones o bootstrap.

William J. Dwyer2026-07-28
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The Generalized Moment-Transmuted Cauchy Distribution: A Heavy-Tailed Family with Controllable Finite Moments

Este artículo introduce la distribución de Cauchy de Momento-Transmutada Generalizada (GMTC), un modelo de cola pesada flexible que supera la limitación de la distribución de Cauchy clásica de momentos inexistentes mediante la incorporación de un parámetro de forma para controlar el comportamiento de la cola y asegurar momentos finitos, proporcionando al mismo tiempo un análisis exhaustivo de sus propiedades, métodos de estimación y aplicaciones prácticas.

STHITADHI DAS2026-07-28