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441 articles

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A Distribution-Based Framework for Homogeneity Assessment of Engineering Data: Comparison with Conventional Statistical Inference

Cet article propose un cadre basé sur la distribution utilisant l'estimation de densité par décalage d'intervalle (ISDE) pour évaluer l'homogénéité des données d'ingénierie en tant que sorties de systèmes de production, démontrant que cette approche sans hypothèse produit des résultats plus stables et plus fiables que les méthodes conventionnelles d'inférence statistique à mesure que le volume de données augmente.

Yu Yun, Weigang Duan2026-10-06
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Three inference traps in exploratory space–time analysis: evidence from population ageing in Türkiye

Cet article identifie et fournit des diagnostics pour trois pièges d'inférence courants dans l'analyse exploratoire de l'espace-temps — plus précisément concernant la mauvaise interprétation des statistiques locales, la confusion entre les tendances temporelles et le regroupement spatial dans l'analyse des points chauds, ainsi que l'attribution erronée des effets de position de classe à la contagion spatiale — démontrant, à travers les données sur le vieillissement de la population en Turquie, que les motifs spatiaux observés découlent d'un forçage régional partagé plutôt que d'une diffusion de voisin à voisin.

Kerem Yavuz ARSLANLI2026-10-06
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Generative AI Adoption in Statistics and Data Science Higher Education

Une étude portant sur 72 étudiants de troisième cycle égyptiens utilisant un modèle UTAUT2 adapté révèle que, bien que la facilité d'utilisation et le soutien stimulent fortement l'adoption de l'IA générative dans l'enseignement des statistiques et de la science des données, une application disciplinaire responsable nécessite des compétences critiques supplémentaires, telles que la vérification et le jugement statistique, au-delà de la simple intention comportementale.

Noha Youssef2026-10-06
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A Systematic Review of Zero-Inflated Count Time Series Models: Techniques, Developments, Challenges and Future Directions

Cet article présente la première revue systématique de la littérature et l'analyse bibliométrique exhaustives des modèles de séries temporelles de comptage INAR à inflation de zéros, synthétisant les développements méthodologiques, les techniques d'estimation et les applications tout en identifiant des défis persistants tels que la surdispersion et la charge de calcul afin de guider les futures directions de recherche.

Saurabh Kumar, Suraj Prakash2026-10-06
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Weibull-MBUR {Y} A New Family of Generalized Unit Distributions with Correlated Parameters: Is the Correlation, Distribution or Data Driven or Interaction Between Them

Cet article introduit la famille de distributions unitaires généralisées Weibull-MBUR {Y} en appliquant le cadre T-X{Y} pour lier une distribution de base de type Rayleigh basée sur la médiane (Median Based Unit Rayleigh) à un générateur de Weibull via diverses fonctions de lien, en dérivant leurs propriétés statistiques et en analysant les corrélations de leurs paramètres à l'aide de données réelles de rétablissement du COVID-19 afin de déterminer si de telles corrélations sont dictées par les données, la distribution ou leur interaction.

iman attia2026-10-06✓ Author reviewed ⓘ
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Broadly Applicable Approximate MCMC for Switching Stochastic Differential Equations Using Uniformization and Time-Conditioned Factorized Neural Likelihood Estimation

Cet article propose un échantillonneur de Monte Carlo par chaînes de Markov approché et largement applicable pour les équations différentielles stochastiques à commutation, qui combine l'uniformisation avec une estimation de vraisemblance neuronale factorisée conditionnée par le temps afin de surmonter les limites des méthodes existantes en permettant l'inférence bayésienne sans nécessiter de densités de transition analytiquement tractables.

Shion Hosoda, Michiaki Hamada2026-10-06
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Before Nonresponse: School-Relative Response Timing and Selective Observability in PISA 2025 Context Questionnaires in Latin America

Cette étude des données de PISA 2025 pour l'Amérique latine révèle que la non-réponse tardive aux questionnaires est souvent précédée d'une réponse rapide soutenue, une transition liée à des facteurs socio-économiques au niveau de l'école et au moment choisi par les pairs, ce qui conduit à une observabilité sélective qui biaise légèrement les estimations de planification d'études régionales mais souligne la valeur des données de délai de réponse pour distinguer la qualité de la réponse de l'absence de données.

Jorge Eliécer Villarreal-Fernández2026-10-06
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How Much of the Engagement–Performance Association Survives Adjustment? A Double Machine Learning Study in Online Higher Education

En utilisant l'apprentissage automatique double sur un ensemble de données à grande échelle, cette étude révèle que si l'engagement en ligne avant la soumission prédit la performance académique, près de la moitié de l'association brute est attribuable à des facteurs de confusion tels que le niveau d'acquisition antérieur, soulignant la nécessité critique de distinguer les signaux prédictifs des effets causaux dans l'analyse de l'apprentissage.

Eunseon Jo, Hanjin LEE2026-10-06
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Impact of Lifestyles and Social Attitudes on Happiness Based on CGSS Phase II Modular Data

Cette étude utilise la sélection de variables par BRPN et FBRPN bayésiens au sein de modèles de régression logistique ajustés par l'année d'enquête sur les données de la phase II du CGSS afin d'identifier une hiérarchie complète de facteurs liés au mode de vie, aux attitudes sociales et aux caractéristiques sociodémographiques qui influencent significativement le bonheur, tout en contextualisant le choix méthodologique à travers une discussion sur le débat bayésien-fréquentiste.

Bojuan Zhao2026-10-06
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Beyond Reported Trips: A Bayesian Framework for Correcting Household Travel Surveys

Cette étude propose un cadre bayésien de type cœur-satellite qui intègre des données d'enquêtes par smartphone basées sur le GPS aux enquêtes de déplacements auprès des ménages conventionnelles afin de corriger de manière probabiliste les biais de rappel et de déclaration par procuration, améliorant ainsi la précision des nombres de trajets, des distances et des attributs pour la planification des transports.

Melvyn Ming Xi Li, Kaili Wang, Khandker Nurul Habib2026-10-05