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Este artículo introduce un marco cuantitativo basado en simulaciones que reemplaza las reglas informales de tamaño de muestra por regiones de confianza calibradas empíricamente en el plano asimetría–tamaño de muestra para determinar rigurosamente la aplicabilidad del Teorema del Límite Central tanto para conjuntos de datos continuos como discretos.
Este artículo propone la PLH-GEV, una extensión híbrida de potencia logarítmica flexible de la distribución de Valor Extremo Generalizado que corrige adaptativamente la rigidez de la cola de supervivencia para mejorar significativamente la precisión de los cuantiles extremos en conjuntos de datos financieros y de seguros, mientras que revierte al modelo clásico cuando no es necesario.
Este artículo deriva propiedades fundamentales, incluyendo condiciones de normalización, funciones generadoras y relaciones de momentos, para la distribución estandarizada de tipo Gram–Charlier A y su versión exponentiada, abordando también limitaciones como el problema de la no negatividad de las expansiones truncadas.
Este estudio valida la precisión analítica de Wistats v3.0 al demostrar su concordancia total con software estadístico establecido (SPSS) y librerías de aprendizaje automático (scikit-learn) a través de diversos escenarios analíticos, confirmando su fiabilidad como una plataforma centrada en el usuario para la elaboración de informes científicos automatizados y listos para publicación.
Este artículo propone y simula una arquitectura de monitoreo de dos niveles para los riesgos psicosociales relacionados con el trabajo que combina un Índice de Carga Organizacional objetivo a nivel sectorial con un Índice de Respuesta Psicosocial a nivel individual, demostrando mediante un análisis de Monte Carlo que los criterios de alerta refinados pueden lograr una alta sensibilidad al tiempo que minimizan las falsas alarmas en comparación con el umbralización ingenua.
Este artículo introduce la distribución de tipo seno II Topp-Leone Frechet de tres parámetros (STIITLF), deriva sus propiedades estadísticas clave y sus métodos de estimación de parámetros, y demuestra su flexibilidad superior y bondad de ajuste en comparación con modelos existentes mediante simulaciones de Monte Carlo y aplicaciones a datos de vida reales.
Este estudio desarrolla un marco analítico integral que combina la selección de variables basada en ABESS, la regresión logística y los Modelos Aditivos Generalizados para identificar e interpretar con precisión los factores clínicos y conductuales que impulsan los sobrecostos de hospitalización por infecciones pulmonares bajo las reformas de pago de DRG.
Este artículo demuestra que la verosimilitud logarítmica predictiva de Poisson agregada es una métrica defectuosa para la comparación de modelos de criminalidad entre ciudades debido a un sesgo de escala que favorece a las poblaciones más dispersas, y propone un marco de evaluación superior utilizando la verosimilitud ponderada por eventos no nulos y razones de calibración en su lugar.
Este artículo presenta un método de inferencia bayesiana exacto y diferenciable para el índice de Hurst en modelos de volatilidad estocástica fraccional mediante la integración del algoritmo de incrustación de circulante de Davies–Harte en el Monte Carlo hamiltoniano, logrando así una eficiencia computacional de y estimaciones posteriores insesgadas que refutan la hipótesis de volatilidad rugosa en favor de la dinámica de memoria larga para el índice VN30, a diferencia de las aproximaciones sesgadas de Whittle.
Este artículo presenta un proceso de inferencia de estado latente multimodal bayesiano reproducible que identifica con éxito una firma significativa de vuelos espaciales en un pequeño conjunto de datos de un análogo de espacio profundo con n=4, mediante la fusión de siete modalidades de alta dimensión, demostrando que el análisis multimodal integrado supera la detección de biomarcadores individuales en el régimen p >> n.