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📊 estadística

A Distribution-Based Framework for Homogeneity Assessment of Engineering Data: Comparison with Conventional Statistical Inference

Este artículo propone un marco basado en la distribución que utiliza la Estimación de Densidad de Desplazamiento de Intervalos (ISDE, por sus siglas en inglés) para evaluar la homogeneidad de los datos de ingeniería como productos de sistemas de producción, demostrando que este enfoque libre de supuestos produce resultados más estables y fiables a medida que el volumen de datos aumenta en comparación con los métodos convencionales de inferencia estadística.

Yu Yun, Weigang Duan2026-10-06
📊 estadística

Three inference traps in exploratory space–time analysis: evidence from population ageing in Türkiye

Este artículo identifica y proporciona diagnósticos para tres trampas de inferencia comunes en el análisis exploratorio de espacio-tiempo —específicamente en lo que respecta a la mala interpretación de las estadísticas locales, la confusión de las tendencias temporales con la agrupación espacial en el análisis de puntos calientes y la atribución errónea de los efectos de posición de clase al contagio espacial— demostrando, a través de los datos del envejecimiento de la población de Turquía, que los patrones espaciales observados derivan de un forzamiento regional compartido en lugar de una difusión de vecino a vecino.

Kerem Yavuz ARSLANLI2026-10-06
📊 estadística

Generative AI Adoption in Statistics and Data Science Higher Education

Un estudio de 72 estudiantes de último año egipcios utilizando un modelo UTAUT2 adaptado revela que, si bien la facilidad de uso y el soporte impulsan fuertemente la adopción de la IA generativa en la educación de estadística y ciencia de datos, la aplicación disciplinaria responsable requiere habilidades críticas adicionales como la verificación y el juicio estadístico más allá de la mera intención conductual.

Noha Youssef2026-10-06
📊 estadística

A Systematic Review of Zero-Inflated Count Time Series Models: Techniques, Developments, Challenges and Future Directions

Este artículo presenta la primera revisión sistemática de la literatura y el análisis bibliométrico exhaustivo de los modelos de series temporales de conteo INAR con exceso de ceros, sintetizando los desarrollos metodológicos, las técnicas de estimación y las aplicaciones, al tiempo que identifica desafíos persistentes como la sobredispersión y la carga computacional para guiar futuras direcciones de investigación.

Saurabh Kumar, Suraj Prakash2026-10-06
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Weibull-MBUR {Y} A New Family of Generalized Unit Distributions with Correlated Parameters: Is the Correlation, Distribution or Data Driven or Interaction Between Them

Este artículo introduce la familia de distribuciones unitarias generalizadas Weibull-MBUR {Y} mediante la aplicación del marco T-X{Y} para vincular una distribución de Rayleigh unitaria basada en la mediana como base con un generador Weibull a través de diversas funciones de enlace, derivando sus propiedades estadísticas y analizando sus correlaciones de parámetros utilizando datos reales de recuperación de COVID-19 para determinar si tales correlaciones son impulsadas por los datos, la distribución o su interacción.

iman attia2026-10-06✓ Author reviewed ⓘ
📊 estadística

Broadly Applicable Approximate MCMC for Switching Stochastic Differential Equations Using Uniformization and Time-Conditioned Factorized Neural Likelihood Estimation

Este artículo propone un muestreador de Monte Carlo por cadenas de Markov aproximado y ampliamente aplicable para ecuaciones diferenciales estocásticas con cambios de régimen que combina la uniformización con la estimación de verosimilitud neuronal factorizada condicionada al tiempo para superar las limitaciones de los métodos existentes al permitir la inferencia bayesiana sin requerir densidades de transición analíticamente tratables.

Shion Hosoda, Michiaki Hamada2026-10-06
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Before Nonresponse: School-Relative Response Timing and Selective Observability in PISA 2025 Context Questionnaires in Latin America

Este estudio de los datos de PISA 2025 de América Latina revela que la falta de respuesta tardía en los cuestionarios suele estar precedida por una respuesta rápida sostenida, una transición vinculada a factores socioeconómicos a nivel escolar y al tiempo de los pares, lo que conduce a una observabilidad selectiva que sesga ligeramente las estimaciones de planificación de estudios regionales, pero destaca el valor de los datos de tiempo de respuesta para distinguir la calidad de la respuesta de la ausencia de datos.

Jorge Eliécer Villarreal-Fernández2026-10-06
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How Much of the Engagement–Performance Association Survives Adjustment? A Double Machine Learning Study in Online Higher Education

Mediante el uso de aprendizaje automático doble en un conjunto de datos a gran escala, este estudio revela que, si bien la interacción en línea previa al envío sí predice el rendimiento académico, casi la mitad de la asociación bruta es atribuible a factores de confusión como el logro previo, lo que destaca la necesidad crítica de distinguir las señales predictivas de los efectos causales en la analítica del aprendizaje.

Eunseon Jo, Hanjin LEE2026-10-06
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Impact of Lifestyles and Social Attitudes on Happiness Based on CGSS Phase II Modular Data

Este estudio utiliza el cribado de variables BRPN y FBRPN bayesianos dentro de modelos de regresión logística ajustados por año de encuesta en los datos de la Fase II de la CGSS para identificar una jerarquía exhaustiva de factores de estilo de vida, actitudes sociales y factores sociodemográficos que influyen significativamente en la felicidad, contextualizando al mismo tiempo la elección metodológica a través de una discusión sobre el debate bayesiano-frecuentista.

Bojuan Zhao2026-10-06
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Beyond Reported Trips: A Bayesian Framework for Correcting Household Travel Surveys

Este estudio propone un marco núcleo-satélite bayesiano que integra datos de encuestas de teléfonos inteligentes basados en GPS con encuestas de viajes en el hogar convencionales para corregir probabilísticamente los sesgos de memoria y de reporte por delegación, mejorando así la precisión de los recuentos de viajes, distancias y atributos para la planificación del transporte.

Melvyn Ming Xi Li, Kaili Wang, Khandker Nurul Habib2026-10-05