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Functional Autoregressive Modeling with Exogenous Variables for Day-Ahead Electricity Price Forecasting in the Croatian Electricity Market

Este artículo demuestra que los modelos autorregresivos funcionales con variables exógenas (FARX(p)) superan significativamente a los métodos tradicionales de estadística y aprendizaje automático en la previsión de los precios de la electricidad al día siguiente en el mercado croata al capturar eficazmente la volatilidad de alta frecuencia, las dependencias temporales y los efectos impulsados por la demanda.

Laila A. AL-Essa, Faheem Jan, Mehwish Tahir, Muhammad Wisal Khan2026-07-03
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Interpretable Forecasting of FIFA World Cup Tournament Progression Using Penalized Logistic Regression and Bootstrap Stability Selection

Este estudio presenta un marco de pronóstico interpretable que utiliza regresión logística penalizada y selección de estabilidad por bootstrap sobre datos históricos de equipos para predecir la progresión de la Copa Mundial de la FIFA, identificando predictores clave como el valor de mercado y el ranking de la FIFA mientras pronostica a Argentina, Francia, España, Inglaterra, Alemania y los Países Bajos como los principales contendientes para el torneo de 2026.

Francis Okyere, Francis Mawutor Amuyao, Sherif Mohammed2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
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One Truncated Likelihood Expansion: Estimation, Testing, and Classification as a Single Captured-Fraction Functional

Este artículo unifica la estimación de parámetros, el contraste de hipótesis y la clasificación de señales al demostrar que las tres tareas pueden evaluarse mediante un único funcional —la fracción capturada de una expansión de log-verosimilitud en una base fija— lo cual revela su eficiencia compartida, condiciones de terminación y optimalidad a través de diversas distribuciones, incluyendo aquellas donde las bases ortogonales tradicionales fallan.

Serhii Zabolotnii2026-07-03
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Improving the reliability of district-level estimates ofteenage pregnancy in Malawi using small area estimation

Este estudio mejora la fiabilidad de las estimaciones de embarazo adolescente a nivel de distrito en Malaui mediante la aplicación de un modelo de estimación de áreas pequeñas de Fay-Herriot a los datos de la encuesta de 2024 y a las variables auxiliares del censo de 2018, proporcionando así una base de evidencia más estable para la política descentralizada y las intervenciones focalizadas.

Evaristar Kudowa, Samuel O. Manda, Marc Y.R Henrion2026-07-03
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Shrinkage Estimators in Finite Mixture of Mixed Generalized Estimating Equations

Este artículo propone un algoritmo de mínimos cuadrados ponderados con contracción iterativa basado en la verosimilitud penalizada para estimar parámetros de modelos de mezclas finitas de ecuaciones de estimación generalizadas mixtas, abordando la heterogeneidad poblacional donde los modelos lineales mixtos estándar fallan, y valida el rendimiento del método mediante simulaciones de Monte Carlo.

Sajjad Nezamdoust, Farzad Eskandari2026-07-03
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Integrated Yield and Demand Forecasting for Air Cargo in MEASA Emerging Markets: A Multi-Method Statistical Framework

Este artículo presenta un marco estadístico integrado que combina modelos OLS, SUR, ARIMAX y Random Forest dentro de un entorno de Power BI para mejorar el pronóstico del rendimiento y la demanda de carga aérea en los mercados emergentes de MEASA, abordando las disrupciones geopolíticas, las interacciones no lineales del factor de carga y la dinámica de la mezcla de productos básicos, al tiempo que tiende un puente matemático entre el modelado académico y las métricas de reporte comercial.

Shaista Kanwal2026-07-02
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Stability and Interrelationships of Classical Test Theory Indicators Under Varying Difficulty Conditions: A Monte Carlo Simulation Study

Este estudio de simulación de Monte Carlo demuestra que, bajo independencia estructural, los indicadores a nivel de ítem de la Teoría Clásica de los Tests exhiben relaciones matemáticamente determinadas —como la equivalencia funcional perfecta de las estadísticas de ítems binarios y la estabilidad de las correlaciones discriminación-total a través de los niveles de dificultad— mientras que la confiabilidad a nivel de test permanece baja debido a la ausencia de covarianza entre ítems.

Ammar Yasser2026-07-02
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Logistics-driven proactive drone epidemic intervention model

Este artículo propone un modelo de intervención epidémica proactiva impulsado por la logística que integra un marco matemático RM-SIR con un sistema inteligente de entrega mediante drones para permitir una programación de recursos precisa y priorizada en zonas rurales, transformando eficazmente la logística de una función de transporte pasiva en una herramienta de control epidémico activa que reduce significativamente los picos y la duración de los brotes, manteniendo al mismo tiempo una alta rentabilidad.

Jiaen Zheng2026-07-02
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Statistical Advances in Nonparametric Estimation through Artificial Intelligence Techniques

Este artículo analiza la integración teórica y práctica de técnicas de inteligencia artificial, tales como el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo, en la estimación no paramétrica para abordar desafíos de alta dimensionalidad y dependencias complejas en campos como la medicina y la economía, al tiempo que examina críticamente las compensaciones entre interpretabilidad, costo computacional y garantías estadísticas.

Sthitadhi Das2026-07-02
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Accurate mean-field predictions for cognitively grounded social influence dynamics with confirmation bias

Este artículo demuestra que los modelos basados en agentes cognitivamente detallados de influencia social con sesgo de confirmación pueden reducirse con precisión a un sistema de campo medio de baja dimensión y analíticamente tratable que captura la transición del consenso a la polarización y proporciona una prueba de estabilidad simple para diagnosticar la ruptura de simetría.

Sven Banisch, Joris Wessels2026-07-02