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Cet article propose et valide deux types de modèles à indice unique incertains en utilisant l'estimation semi-paramétrique des moindres carrés avec des méthodes de noyau et de B-splines afin de traiter efficacement des données complexes et imprécises, comme le démontrent des études de simulation et une application météorologique pratique.
Cet article présente le développement théorique et la structure de l'échelle de risque d'allégeance du praticien (PARS-6), un nouvel instrument de six items conçu pour dépister et documenter systématiquement les caractéristiques liées à l'allégeance de l'enquêteur lors de l'extraction de données dans les revues systématiques de recherche sur les interventions, tout en précisant explicitement qu'il sert d'indicateur de risque descriptif plutôt que de mesure définitive de biais.
Cette étude utilise les données bibliométriques de SciVal et des modèles de prévision pour révéler que, bien que les universités d'État philippines aient considérablement augmenté leurs volumes de publications de 2015 à 2025, des disparités régionales substantielles et persistantes en matière de production et d'impact de la recherche — menées par la Région III — se poursuivront jusqu'en 2030 sans investissements ciblés dans le renforcement des capacités plutôt que des incitations uniformes.
Ce document propose un cadre statistique pour identifier des poids d'allocation admissibles qui permettent d'atteindre des améliorations de Pareto sans nuire à aucun participant, démontrant son utilité pratique à travers une analyse empirique de la réallocation des ressources dans l'expérience RAND Health Insurance.
Cet article propose une méthode de randomisation de signe conditionnelle avec blanchiment estimé pour les modèles de parenté gaussienne qui permet un test d'association de ensembles de gènes à contrôle de niveau par échantillon fini et de manière efficace sur le plan computationnel, en exploitant la symétrie de signe et le calibrage réutilisable à travers une orbite de signe, tout en distinguant explicitement sa cible d'inférence de l'hypothèse nulle globale de l'enrichissement compétitif ou de la découverte de gènes causaux.
Cet article présente les splines de Laplace-P (LPS) comme une alternative bayésienne sans échantillonnage et efficace sur le plan computationnel pour estimer les modèles de fragilité Gamma partagés dans les données de temps de survie censurées à droite et regroupées, démontrant sa performance à travers des simulations et des applications à trois ensembles de données biomédicales.
Cet article propose et évalue deux cartes de contrôle de type rapport de vraisemblance généralisé multivarié (MGLR) améliorées qui intègrent les règles de sensibilisation 2 sur 2 et 2 sur 3 de Klein afin de surveiller efficacement les décalages simultanés de la moyenne et de la dispersion du processus tout en tenant compte explicitement de l'impact préjudiciable de l'erreur de mesure.
Cet article introduit une formulation par équations structurelles pour les processus gausiens quasi-périodiques généraux qui simplifie la génération et la prévision tout en réduisant la complexité computationnelle de à , offrant ainsi une approche évolutive et cohérente pour l'analyse de divers signaux naturels et physiologiques.
Cet article propose un cadre à deux étapes séparant la qualification du corpus de l'arrêt séquentiel bayésien pour démontrer que même des modèles bien calibrés et un classement amélioré ne peuvent garantir un arrêt précoce sûr dans le criblage de la littérature savante, comme en témoignent des taux d'arrêt prématuré élevés et un faible rappel lors des validations de référence.
Cette étude évalue six modèles spatio-temporels pour la prévision de l'indice de développement humain provincial de l'Indonésie, concluant que les approches simples, locales et ajustées par grappes, surpassent les architectures complexes d'apprentissage profond pour les prédictions à court terme, particulièrement lorsqu'on tient compte des changements de limites administratives et de la limitation des données d'entraînement.