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Cet article propose et valide un estimateur neutrosophique presque non biaisé de la moyenne de population qui incorpore des informations auxiliaires afin d'obtenir une erreur quadratique moyenne plus faible et une efficacité supérieure par rapport aux méthodes traditionnelles lorsqu'on traite des données ambiguës ou indéterminées.
Cet article établit un cadre général pour la construction de distributions de probabilité à l'aide de fonctions de quantiles -déformées, démontrant comment le paramètre de déformation modifie le comportement des queues et validant l'utilité pratique de l'approche par l'estimation de paramètres et des analyses d'adéquation sur des ensembles de données réels.
Dans un test de référence de simulation multi-cohorte contrôlé par fuite, les algorithmes d'apprentissage automatique n'ont pas réussi à surpasser de manière cohérente des modèles de régression logistique appropriés pour la prédiction de la dépression, tandis que la fuite de données a produit des gains apparents substantiels et trompeurs.
Cette analyse rétrospective de 159 certificats NIE délivrés entre avril et septembre 2026 estime un taux d'affectation national d'environ 940 000 pour l'année et un délai de traitement médian de 10 jours, tout en notant des limites significatives concernant la représentativité des données, les conflits de financement et l'absence d'approbation éthique.
Cette étude quantifie l'impact de l'asymétrie de la population sur la taille d'échantillon requise pour que le théorème central limite assure la normalité, dérivant un modèle de régression quadratique conservateur qui révèle que les règles empiriques standards sont souvent inadéquates pour les données asymétriques, particulièrement lorsque la discrétisation ou une kurtosis sévère sont présentes.
Cette étude évalue cinq approches pratiques d'appariement d'adresses pour l'attribution de numéros de référence de propriété uniques (UPRN) aux dossiers des prestataires de la petite enfance en Angleterre, concluant que bien que la couverture de couplage varie considérablement, l'inclusion systématique des UPRN dans les registres officiels est essentielle pour une identification spatiale précise et une planification efficace des services.
Cet article présente un cadre de modélisation intégrée de l'allumage des incendaux de forêt qui distingue les sources de services publics et non utilitaires à l'aide de processus de points de Poisson inhomogènes distincts, révélant des facteurs spatiaux spécifiques pour chacun afin de permettre une évaluation des risques et une atténuation régionales plus ciblées en Californie.
Cette étude emploie la tessellation hexagonale et les statistiques spatiales pour analyser la distribution des arrêts de transports publics à Culiacán, au Mexique, révélant un motif hiérarchique non aléatoire de noyaux centraux à haute densité et de secteurs périphériques à faible densité qui met en évidence des inégalités spatiales en matière d'accessibilité urbaine.
Cet article propose trois algorithmes basés sur l'apprentissage profond pour résoudre numériquement des problèmes de contrôle optimal stochastique à champ moyen de haute dimension dérivés via le principe du maximum stochastique, démontrant leur précision et leur efficacité à travers des applications à la sélection de portefeuille moyenne-variance.
Cette étude introduit un cadre d'audit bidirectionnel, historique et calibré par les pairs qui identifie et hiérarchise avec succès les résultats internes incohérents dans les classements universitaires Webometrics de juillet 2026, en distinguant les anomalies réelles du bruit sans inférer la qualité institutionnelle ou la manipulation.