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📊 estadística

Approximate Sampling for Randomization Tests: A Total-Variation Certification Framework

Este artículo introduce un marco de certificación de variación total para evaluar muestreadores aproximados para la aleatorización de grupos con restricciones de covariables, demostrando en un banco de pruebas fijo y extensiones sintéticas que las aproximaciones cuánticas y clásicas actuales a menudo se desvían significamente de los objetivos exactos, inflando así las tasas de error de tipo I y alterando los valores p en las pruebas de aleatorización.

Mohamed Faisal Sindhi, Hammaz Buksh2026-10-13
📊 estadística

Population-Aware Bayesian Fairness in AI under Complex Survey Designs

Este artículo propone un marco de equidad bayesiano consciente de la población que integra el pesaje de encuestas complejas, la agrupación parcial jerárquica y la calibración de la incertidumbre para estimar y certificar con precisión las disparidades de grupo en sistemas predictivos, demostrando mediante simulaciones y datos del mundo real que ignorar el diseño de la encuesta conduce a conclusiones de equidad sesgadas.

Debashis Chatterjee2026-10-13
📊 estadística

Adaptive Functional Principal Component Forecasting of Cross-Sectional ETF Return Distributions in Wasserstein Space

Este artículo propone un marco de pronóstico de componentes principales funcionales adaptativo en el espacio de Wasserstein para distribuciones de rendimientos de ETF transversales, demostrando que la combinación de un ancla autorregresiva de FPCA fuerte con la corrección de residuos de cuantiles seleccionados o con la dinámica de puntuación global produce mejoras modestas pero estables sobre las alternativas estándar e inestables.

Çağlar Sözen, Mervenur SÖZEN2026-10-13
📊 estadística

Trends in Medicaid Managed Care Market Consolidation in the United States: A Cleaning Algorithm

Este estudio metodológico desarrolla y valida un algoritmo de limpieza flexible para estandarizar los datos del Informe de Inscripción de Medicaid de Gestión de Cuidados Administrados de los CMS, permitiendo así un seguimiento longitudinal más preciso de las tendencias de consolidación del mercado en 11 estados de EE. UU. de 2016 a 2021.

Haoran Tao, Mohammed Ali, Leslie Johnson, Puneet Chehal2026-10-12
📊 estadística

Adaptive Mortality Drift for Short-Horizon Forecasting of Under-Five Mortality in West Africa: Model Development, Monte Carlo Validation, Robustness, and a 16-Country Application

Este artículo introduce y valida un modelo de Deriva de Mortalidad Adaptativa (AMD, por sus siglas en inglés) que supera a diversos referentes estadísticos y de aprendizaje automático al pronosticar las tendencias de mortalidad infantil a corto plazo en 16 países de África Occidental mediante la estimación dinámica de la persistencia de la mortalidad y la demostración de su robustez a través de simulaciones de Monte Carlo.

Mumini Idowu Adarabioyo2026-10-12
📊 estadística

Stress-testing post-market medical-device reporting signals: an empirical study of temporal, entity-label and comparator robustness in FDA MAUDE

Este estudio empírico de los datos de MAUDE de la FDA demuestra que las señales de desproporcionalidad positiva de periodos amplios son a menudo metodológicamente inestables, lo que requiere pruebas de estrés temporales, de etiqueta de entidad y de comparador para distinguir los patrones de notificación robustos de los artefactos antes de extraer conclusiones sobre la seguridad de los dispositivos.

Donglin Xu, Zhen Yu, Ang Li, Zengkun Liu, Qiduo Chen, Jing Liu, Hourong Sun2026-10-12
📊 estadística

Disease spread in compartmental spaces: Markov and semi-Markov population models

Este artículo propone un marco estocástico que utiliza modelos de población de Markov cerrados y de semi-Markov abiertos para analizar la transmisión de enfermedades infecciosas en espacios compartimentales interconectados, al contabilizar la estructura espacial, la movilidad individual y las distribuciones generales del tiempo de residencia.

Brenda Ivette García-Maya, Yehtli Morales-Huerta, Raúl Salgado-Garcia2026-10-12
📊 estadística

When Better Writing Changes the Order: A Monte Carlo Study of Rank Reversals and Selection Instability in AI-Assisted L2 Writing Assessment

Este estudio de Monte Carlo demuestra que, si bien las mejoras en la escritura asistidas por IA no preservan automáticamente los rankings de competencia relativa de los estudiantes, las reversiones de rango y la inestabilidad de selección resultantes varían significamente dependiendo del mecanismo de asistencia, dado que las ganancias dirigidas a las debilidades causan errores de ordenamiento sustanciales y declives en la precisión de la selección que no pueden ser corregidos totalmente mediante la calibración de la puntuación basada solo en el producto.

Tan Nguyen Huynh Si2026-10-12
📊 estadística

The Statistical Price of Unknown Geometry in In-Context Regression

Este artículo establece que en la regresión de contexto gaussiano con una observación etiquetada, el costo estadístico de estimar la geometría de la tarea desconocida es distinto de y estrictamente positivo en comparación con el costo de seleccionar una acción geométrica sin retroalimentación de etiquetas, revelando que la retroalimentación de etiquetas proporciona una ventaja única en la reducción del arrepentimiento de aproximación de Bayes incluso cuando el riesgo total disminuye con más datos de referencia.

Jufeng Li, Wenjie Li2026-10-12