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📊 estadística

Choosing Among Randomized Design Families for Implementation Strategy Trials: A Question-Driven Framework with Practical Tools and Exemplars

Este artículo presenta un marco práctico orientado por preguntas y las herramientas complementarias para guiar a los investigadores en la selección de la familia de diseños aleatorizados más apropiada —tales como ensayos de grupos paralelos, de cuña escalonada, factoriales o adaptativos— para estudios de estrategias de implementación basados en sus objetivos específicos de toma de decisiones en lugar de su preferencia metodológica.

Jonah K. Amponsah, Shellie D. Ellis, Felice Resnik2026-08-14
📊 estadística

Robust Log-Contrast Regression for High-Dimensional Compositional Microbiome Data with Outliers

Este artículo propone un marco de regresión de contraste logarítmico robusto que combina la pérdida de Huber y la penalización Lasso para manejar valores atípicos y asegurar la dispersión en datos microbianos composicionales de alta dimensión, al tiempo que proporciona garantías teóricas y un algoritmo ADMM de Gauss-Seidel simétrico y eficiente para su implementación.

Xuke Hua, Yunhai Xiao, Xin Xin2026-08-14
📊 estadística

Manual versus Data-Driven Specification in Hybrid Discrete Choice Models} - A Benchmark of MNL, RUMBoost, and Penalized Multinomial Logistic Tree Regression (PMLTR)

Este artículo presenta la Regresión de Árbol Logístico Multinomial Penalizada (PMLTR) como un modelo híbrido que equilibra el poder predictivo de los métodos basados en datos como RUMBoost con la interpretabilidad de los modelos MNL clásicos, demostrando mediante una exhaustiva evaluación comparativa que, si bien la especificación manual sigue siendo competitiva, los enfoques puramente basados en datos sobresalen en la predicción, mientras que el PMLTR ofrece de manera única utilidades legibles esenciales para la optimización y la inferencia.

Simon Rienks, Fiona Sauerbier, Knut Haase2026-08-14
📊 estadística

Multi-Perspective Ensemble Stratification-Driven Quality of Life Assessment for Transformative Planning of Coastal Communities

Este estudio propone un marco de estratificación de conjunto multiperspectiva que integra datos heterogéneos y diversos modelos de agrupamiento para caracterizar integralmente la vulnerabilidad de los hogares e identificar los impulsores clave de la calidad de vida en las comunidades costeras de Nigeria, permitiendo así una planificación transformadora y una asignación de recursos más efectivas y basadas en evidencia, alineadas con los objetivos de desarrollo sostenible.

Taiwo Olapeju Olaleye, Taiwo Ajayi, Oluwasegun Dada, Temitope Aderele, Segun Akintunde, Oluwasefunmi Arogundade2026-08-14
📊 estadística

Distribution Analysis of Discrete States: reconstructing transition processes from time-resolved state distributions

Este artículo presenta el Análisis de Distribución de Estados Discretos (DADS, por sus siglas en inglés), un marco general que reconstruye los procesos de transición subyacentes a partir de distribuciones de estados observadas mediante su modelado como redes de flujo, estableciendo una tipología riguroosa de no identificabilidad y validando el enfoque a través de siete diversos estudios de caso y pruebas diagnósticas autocorrectivas.

Thomas Potempa2026-08-14
📊 estadística

Q-Multi-Criteria Consensus Model: Synthesizing cognitive priority structures from multi-actor disagreement

Este artículo introduce el Modelo de Consenso Multicriterio Q (Q-MCCM), un marco híbrido que sintetiza los desacuerdos subjetivos en estructuras de prioridad compartidas mediante la combinación de la metodología Q con un Método de Mejor-Peor algorítmico, permitiendo así una toma de decisiones institucional robusta en contextos donde las prioridades deben ser negociadas en lugar de seleccionar alternativas.

Marek Deja2026-08-14
📊 estadística

An outlier-robust dynamic semiparametric model for jointly forecasting value-at-risk and expected shortfall

Este artículo propone un modelo semiparamétrico dinámico conjunto robusto ante valores atípicos que integra la propagación de innovación acotada en el marco de CAViaR para mejorar la precisión y la fiabilidad de los pronósticos del Valor en Riesgo y de la Pérdida Esperada, particularmente en presencia de observaciones extremas y distribuciones de cola pesada.

Jie Wang, Buyun Xu2026-08-14
📊 estadística

The Role of Statistics in the Advancement of Artificial Intelligence and Modern Technology

Este estudio utiliza el modelado de series temporales mediante aprendizaje automático y el análisis de correlación de datos de publicaciones desde 1991 hasta 2023 para demostrar que la estadística sirve como un motor central y estrechamente vinculado del avance de la Inteligencia Artificial y la tecnología moderna, con ambos campos exhibiendo fuertes tendencias de crecimiento positivo y una interdependencia estadísticamente significativa proyectada para continuar hasta 2030.

H. C. Iwu, D. C. Bartholomew, C. J. Ijemba2026-08-14
📊 estadística

Investigating Students' Critical Thinking Development in Data-Driven Statistical Decision Making through Mindtools-Based Learning Game Interactions

Este estudio cuasiexperimental demuestra que un juego de aprendizaje basado en hojas de cálculo diseñado como una herramienta cognitiva (Mindtool) mejora significativamente las habilidades de pensamiento crítico de los estudiantes universitarios y evoluciona sus procesos de toma de decisiones desde la dependencia de indicadores únicos hacia la evaluación reflexiva de la evidencia en contextos estadísticos basados en datos.

BUDI SASOMO, Cholis Sa’dijah, Lathiful Anwar, Rustanto Rahardi, Sisworo Sisworo, Tomi Listiawan, Siti Faizah, Abdul Qoha (…)2026-08-13