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Causal Intervention Modeling of Exercise--Sleep--Mental Health for College Students from Multimodal Wearable Data

Cet article introduit CISM, un modèle d'état interventionnel compositionnel qui exploite des données portables multimodales pour estimer causalement comment la réallocation des budgets d'exercice affecte le sommeil et la santé mentale ultérieurs des étudiants universitaires à travers un cadre d'intervention stochastique séquentiel, validé sur des ensembles de données réels et des expériences structurelles.

Yue Wei, Mohamed Nashrudin Naharudi, Jing Zhang, Jing Li, Jinhui Zhang, Dian Wang2026-10-29
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Sparse Poisson Log Normal Model for Zero-Inflated Multivariate Count Data

Cet article propose une méthode de sélection de variables parcimonieuses pour le modèle Poisson Log-Normal à inflation de zéros (ZIPLN) en étendant le Critère d'Information Lisse (SIC) par une borne inférieure de l'évidence (ELBO) pénalisée par une norme L0 et un algorithme VEM à télescopage ε afin de traiter des covariables de haute dimension dans des données de comptage multivariées, comme le démontrent des simulations et une étude de communauté microbienne.

Togo Jean Yves KIOYE, Paul-Marie GROLLEMUND, Jocelyn CHAUVET, Christophe CHASSARD2026-10-29
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Variance reduction and interval efficiency in forecast reconciliation

Cet article démontre que la dépendance de la réconciliation de prévisions à la réduction de la variance est insuffisante pour garantir l'efficacité des intervalles en construisant une famille de résidus non elliptiques où les largeurs d'intervalle attendues s'inversent malgré une covariance et une couverture fixes, tout en évaluant empiriquement des estimateurs de covariance sur des hiérarchies réelles pour montrer que le rétrécissement centré améliore les scores mais n'assure pas uniformément la couverture nominale.

Jufeng Li, Wenjie Li, Junhao Zhan2026-10-29
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Comparison of Machine Learning Methods for Monthly Rainfall Forecasting Using k-Nearest Neighbors, Random Forest, and Artificial Neural Networks

Cette étude compare les k plus proches voisins, les forêts aléatoires et les réseaux de neurones artificiels pour la prévision des précipitations mensuelles à Pangkalpinang et conclut que la forêt aléatoire surpasse les deux autres algorithmes selon des mesures d'évaluation telles que l'MAE, la RMSE et le R².

Mico Maulana, Giarno2026-10-29
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Distortion in Risk Estimation Driven by Study Period Adjustment and Young-Age Event Sparsity: A Critical Evaluation of Secondary Analyses on the Nagoya City HPV Vaccination Survey

Cet article évalue de manière critique et réfute la validité méthodologique de l'analyse secondaire de Yaju et Tsubaki portant sur l'enquête de la ville de Nagoya concernant la vaccination contre le VPH, démontrant que leur utilisation de l'ajustement de la période d'étude et de choix de modélisation spécifiques a introduit de graves biais structurels et des artefacts mathématiques qui ont faussé les estimations de risque et compromis l'intégrité scientifique.

Sadao Suzuki2026-10-28
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How can digital and AI-enabled behaviour change interventions be evaluated while they are changing? HUMMBER: identifying what changed, for whom, why and with what effect

Cet article présente HUMMBER, un cadre d'évaluation réutilisable et centré sur l'humain, conçu pour évaluer en continu les interventions de changement de comportement numériques et assistées par l'IA à mesure qu'elles évoluent, démontrant sa faisabilité computationnelle ainsi que sa capacité à tracer les changements, à identifier les groupes affectés et à déterminer les effets causaux à travers une étude de preuve de concept entièrement synthétique.

Maria Alejandra Pinero de Plaza, Ian Halkett, Damith Ranasinghe, Carlos Javier Barrera Causil, Joanne Dollard, Renuka V (…)2026-10-28
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Multivariate Quality Framework Combining Factor Analysis, PCA, Clustering, and Robustness Validation in Saudi Arabia using Open Government Hospital Data

Cette étude propose un cadre multivarié reproductible utilisant l'ACP, l'analyse factorielle et le partitionnement de données sur les données ouvertes des hôpitaux gouvernementaux de l'Arabie saoudite afin de construire un indice de performance multidimensionnel robuste qui révèle l'hétérogénéité régionale et soutient la planification sanitaire axée sur les données.

Mohammed Al Awadh2026-10-27
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Monte Carlo simulation and breast cancer transcriptomic benchmarking characterize reliability limits of high-dimensional biomedical feature selection

Cette étude utilise des simulations de Monte Carlo et des références transcriptomiques du cancer du sein pour démontrer que la fiabilité de la sélection de caractéristiques de haute dimension est strictement conditionnée par des facteurs tels que la taille de l'échantillon, la corrélation des caractéristiques et la distribution du signal, plutôt que d'être déterminée par une méthode universellement supérieure.

Hao Ma, Jiaxin Yin2026-10-27
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Short-Term Forecasting of Monthly Syphilis Cases Using a Stability and Recency-Aware Selective Ensemble

Cette étude propose un cadre d'ensemble sélectif sensible à la stabilité et à la récence (SRSE), optimisé par l'optimisation par essaim de particules (PSO), qui surpasse de manière significative les modèles individuels et les modèles d'ensemble traditionnels pour la prévision des cas mensuels de syphilis dans la province du Jiangsu, offrant ainsi un outil robuste pour la surveillance épidémiologique à court terme.

Shanhua Zhang, Xinxin Shen2026-10-27