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📊 estadística

Transport G-Computation: A Distributional Approach to Longitudinal Causal Inference via Optimal Transport

Este artículo propone la Computación-G de Transporte (TGC), un nuevo marco distributivo que combina la computación-g longitudinal con el transporte óptimo para estimar efectos causales de Wasserstein, el cual demuestra un rendimiento superior sobre la computación-g paramétrica en escenarios que involucran retroalimentación confundida y falta de especificación del modelo, a pesar de sus mayores costos computacionales.

Yuanyuan Huang, Tianpu Feng, Jue Zhang, Xiaoxue Song, Xijun He2026-07-14
📊 estadística

A Non-Stationary Gaussian Process Correction to the Fay-Herriot Estimator: Calibrated Uncertainty for Small Area Estimation

Este artículo presenta CALIB-SAE, una corrección de proceso gaussiano no estacionario para el estimador de Fay-Herriot que mantiene una precisión de predicción puntual equivalente mientras mejora significativamente la incertidumbre predictiva calibrada para la estimación de áreas pequeñas en conjuntos de datos geográficos tanto simulados como reales.

SM Afsar Basha2026-07-14
📊 estadística

A Convex Combination of Fréchet and Weibull Distributions: Model, Estimation, and Applications

Este artículo propone un modelo de mezcla finita de dos componentes que combina las distribuciones Fréchet y Weibull para abordar el comportamiento heterogéneo de la cola en campos como la hidrología y la fiabilidad, detallando su estimación de máxima verosimilitud mediante el algoritmo EM, validando su rendimiento a través de simulaciones y demostrando su utilidad práctica en datos reales de velocidad del viento.

Sthitadhi Das2026-07-13
📊 estadística

Inference for the Lorenz Curve and Gini Index under the Geometric Distribution

Este artículo establece las propiedades distribucionales exactas y asintóticas de los estimadores de máxima verosimilitud para la curva de Lorenz y el índice de Gini bajo la distribución geométrica, proporcionando un marco inferencial riguroso para las medidas de desigualdad en entornos discretos a través de derivaciones en forma cerrada, pruebas de consistencia, estudios de simulación y aplicación a datos reales.

Abdul Sathar E I, Jolly Kumari R, Sreekumar N V2026-07-10
📊 estadística

Efficient recursive data snooping for correlated observations

Este artículo presenta el Rastreo de Datos Recursivo Eficiente (ERDS, por sus siglas en inglés), una reformulación recursiva exacta del rastreo de datos iterativo que reduce significativamente los costos computacionales para observaciones correlacionadas al reemplazar las sucesivas redescomposiciones de modelos con actualizaciones de forma cerrada, logrando una reducción del tiempo de ejecución del 96.5% en el procesamiento de datos GNSS mientras mantiene resultados de detección idénticos a los métodos clásicos.

Kunpu Ji, Yunzhong Shen, Wu Chen, Bofeng Li, Ling Yang, Xiaolong Mi2026-07-10
📊 estadística

Exponential-Type Probability Bounds for Ordered Spacings Across Common Distributions

Este artículo establece cotas de concentración unificadas de tipo exponencial para los espacios ordenados a través de un conjunto diverso de distribuciones —incluyendo uniforme, exponencial, normal, hipergeométrica, Beta y Gamma— mediante el aprovechamiento de técnicas de Chernoff–Hoeffding y transformaciones de la integral de probabilidad para analizar cómo la geometría de la cola influye en la agudeza de la cota.

STHITADHI DAS2026-07-10
📊 estadística

Machine Learning Analysis of Socioeconomic Stratification and Health Vulnerability in the United States

Utilizando un flujo de trabajo de aprendizaje automático supervisado sobre un conjunto de datos sintéticos calibrados con encuestas nacionales de EE. UU., este estudio demuestra que los factores socioeconómicos estructurales, particularmente la educación y la clase ocupacional, son los predictores dominantes de la vulnerabilidad en salud —explicando el 82% de la importancia de las variables y respaldando la teoría de la causa fundamental por encima de las explicaciones conductuales.

Tamim Anowar2026-07-10
📊 estadística

HS3: A Descriptive, Interoperable Serialization Standardfor Statistical Models in High-Energy Physics

Este artículo presenta HS3, un nuevo estándar de serialización para modelos estadísticos en física de altas energías que es agnóstico a la implementación, legible por humanos y extensible, diseñado para superar las limitaciones de los formatos existentes mediante la habilitación de la interoperabilidad legible por máquinas, la preservación a largo plazo y los principios de datos FAIR a través de diversos marcos de software.

Carsten Burgard, Oliver Schulz, Giordon Stark, Jonas Rembser, Simon Cello, Cornelius Grunwald2026-07-10