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📊 estadística

Hierarchical Bayesian Experimental Estimation of Incremental Local Advertising Effects with Secure Aggregation and Differential Privacy

Este artículo presenta un marco computacional de preservación de la privacidad que combina experimentos aleatorios de áreas emparejadas, agregación segura y privacidad diferencial con inferencia bayesiana jerárquica para estimar con precisión los efectos incrementales de la publicidad local y optimizar los presupuestos a pesar de la escasez de datos de conversión y las estrictas restricciones de privacidad.

Que Yang, Yukun Du, Yuang Hu2026-09-23
📊 estadística

Statistical Inference for the Entropy of the Transmuted Weibull Distribution under Adaptive Progressive Type-II Censored Samples

Este artículo corrige un error de signo en la fórmula de la entropía de Shannon para la distribución de Weibull transmutada y desarrolla métodos integrales de inferencia frecuentista y bayesiana para estimar sus parámetros y su entropía bajo muestras de tipo II progresivamente censuradas adaptativas, demostrando mediante simulaciones y datos reales que el enfoque bayesiano generalmente supera a la estimación de máxima verosimilitud, especialmente para conjuntos de datos pequeños o fuertemente censurados.

Shixiao Xiao, Xinyu Wu, Yanqiu Zeng, Xue Hu, Chengxi Hong2026-09-22
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Which disadvantaged students beat the odds in STEM? A design-consistent, fairness-audited machine learning study of 143,573 adolescents in 79 PISA 2022 education systems

Este estudio emplea un enfoque de aprendizaje automático consistente con el diseño y auditado en cuanto a la equidad sobre los datos de PISA 2022 de 143.573 adolescentes desfavorecidos en 79 sistemas educativos para identificar que, si bien la autoeficacia en matemáticas es el predictor universal más fuerte de la resiliencia en STEM, los modelos predictivos exhiben limitaciones significativas de transportabilidad y sesgos sistemáticos contra las niñas y los estudiantes rurales, lo que subraya la necesidad de estrategias de detección contextuales y equitativas.

Omar Allohibi2026-09-22
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Dynamics, Optimal Control, and Spillover Risk of the 2026 Bundibugyo Ebola Outbreak in the Democratic Republic of the Congo

Este estudio utiliza un modelo SEIDR combinado con la teoría de control óptimo y datos de movilidad para analizar el brote de Ébola de 2026 en Bundibugyo, la República Democrática del Congo, identificando un número básico de reproducción de 1,83, determinando que una adherencia pública del 58,12 % a los comportamientos protectores podría detener la transmisión, y demostrando que una estrategia de control variante en el tiempo podría acortar la epidemia en siete meses al tiempo que reduce significativamente los riesgos de desbordamiento transfronterizo hacia naciones africanas vecinas, Francia y Canadá.

Tianmu Chen, Jiahui Li, Shengjie Lai, Yanhua Su, Qiuping Chen, Jia Rui, Zeyu Zhao2026-09-22
📊 estadística

Marginal Mean Weighting Through Stratification for Time-Varying Multivalued Treatments: A Monte Carlo Comparison with Inverse-Probability-Weighted Marginal Structural Models

Este estudio de Monte Carlo demuestra que la Ponderación de la Media Marginal mediante Estratificación (MMWS) ofrece generalmente una alternativa más estable y robusta a la Ponderación por Probabilidad Inversa (IPTW) para tratamientos multivariados variantes en el tiempo al reducir el error cuadrático medio, particularmente bajo la falta de especificación del modelo, aunque todavía puede presentar dificultades con el sesgo y la cobertura cuando se violan los supuestos de positividad.

Ariel Linden2026-09-22
📊 estadística

A Dynamical Approach to Extracting Language Style Patterns using Recurrence Quantification

Este artículo presenta el ajuste de estilo lingüístico basado en recurrencia (rbLSM), un marco novedoso que utiliza el análisis de cuantificación de la recurrencia para superar las limitaciones de las estimaciones globales tradicionales mediante la captura dinámica de patrones de sincronía lingüística a nivel de turno y la predicción de resultados emocionales positivos en las conversaciones.

Aaron Necaise, Jingjing Han, Mary Jean Amon2026-09-22
📊 estadística

Food-Assistance Modality, Geographic Patterning, and Child Nutrition in Rohingya Camps: A Reanalysis of Public Replication Data

Este reanálisis de los datos públicos sobre los campos de rohingyas revela que, si bien las modalidades de asistencia alimentaria están fuertemente condicionadas por factores geográficos e institucionales, el conjunto de datos publicado carece de los detalles de diseño y asignación necesarios para sustentar afirmaciones causales sobre la efectividad de los programas, lo que limita su utilidad a una reevaluación descriptiva.

Nerob Ahmed2026-09-22
📊 estadística

Data Driven Options Pricing using ANN: Evidence from the CRR Model

Este artículo demuestra que las redes neuronales artificiales entrenadas con datos del modelo de Cox-Ross-Rubinstein sirven como un sustituto rápido, preciso y versátil para la valoración de diversos tipos de opciones y el cálculo de las griegas, reduciendo significativamente los costes computacionales para la gestión de riesgos en tiempo real y la construcción de la superficie de volatilidad implícita.

Arun Kumar, Pawan Kumar, Jitendra Kumar2026-09-21
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Clustering-Informed Inverse Probability Weighting Strategies for Causal Effect Estimation in Observational Studies

Este artículo evalúa y compara el ponderado de probabilidad inversa estándar frente a dos estrategias informadas por agrupamiento para la estimación de efectos causales, demostrando que, si bien ambos enfoques basados en grupos mejoran la robustez ante la especificación errónea de covariables omitidas, su desempeño relativo en términos de sesgo, error cuadrático medio y cobertura depende de la estructura de subgrupos subyacente y del tamaño de la muestra.

Ruohui Chen, Scott Zuo, Whitney Stevens, Seth Pollack, Wenna Xi, Lucia Petito, Lihui Zhao, Hui Zhao2026-09-21