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Multi-Perspective Ensemble Stratification-Driven Quality of Life Assessment for Transformative Planning of Coastal Communities

Cette étude propose un cadre de stratification d'ensemble multi-perspectives qui intègre des données hétérogènes et divers modèles de partitionnement afin de caractériser de manière exhaustive la vulnérabilité des ménages et d'identifier les principaux moteurs de la qualité de vie dans les communautés côtières nigérianes, permettant ainsi une planification transformatrice et une allocation de ressources plus efficaces, fondées sur des données probantes et alignées sur les objectifs de développement durable.

Taiwo Olapeju Olaleye, Taiwo Ajayi, Oluwasegun Dada, Temitope Aderele, Segun Akintunde, Oluwasefunmi Arogundade2026-08-14
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Distribution Analysis of Discrete States: reconstructing transition processes from time-resolved state distributions

Cet article introduit l'Analyse de Distribution des États Discrets (DADS), un cadre général qui reconstruit les processus de transition sous-jacents à partir de distributions d'états observées en les modélisant comme des réseaux de flux, en établissant une typologie rigoureuse de la non-identifiabilité, et en validant l'approche à travers sept études de cas diversifiées et des tests de diagnostic autocorrecteurs.

Thomas Potempa2026-08-14
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Q-Multi-Criteria Consensus Model: Synthesizing cognitive priority structures from multi-actor disagreement

Cet article introduit le Modèle de Consensus Multi-Critères Q (Q-MCCM), un cadre hybride qui synthétise les désaccords subjectifs en structures de priorité partagées en combinant la méthodologie Q avec une méthode algorithmique du Meilleur–Pire, permettant ainsi une prise de décision institutionnelle robuste dans des contextes où les priorités doivent être négociées plutôt que les alternatives sélectionnées.

Marek Deja2026-08-14
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An outlier-robust dynamic semiparametric model for jointly forecasting value-at-risk and expected shortfall

Cet article propose un modèle semi-paramétrique dynamique conjoint robuste aux valeurs aberrantes qui intègre la propagation d'innovations bornées dans le cadre de CAViaR afin d'améliorer l'exactitude et la fiabilité des prévisions de la Value-at-Risk et de l'Expected Shortfall, particulièrement en présence d'observations extrêmes et de distributions à queues lourdes.

Jie Wang, Buyun Xu2026-08-14
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The Role of Statistics in the Advancement of Artificial Intelligence and Modern Technology

Cette étude utilise la modélisation de séries temporelles par apprentissage automatique et l'analyse de corrélation des données de publication de 1991 à 2023 pour démontrer que les statistiques constituent un moteur central et étroitement couplé de l'intelligence artificielle et du progrès technologique moderne, les deux domaines affichant de fortes tendances de croissance positive et une interdépendance statistiquement significative projetée de se poursuivre jusqu'en 2030.

H. C. Iwu, D. C. Bartholomew, C. J. Ijemba2026-08-14
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Investigating Students' Critical Thinking Development in Data-Driven Statistical Decision Making through Mindtools-Based Learning Game Interactions

Cette étude quasi expérimentale démontre qu'un jeu d'apprentissage basé sur un tableur, conçu comme un outil cognitif (Mindtool), améliore significativement les capacités de pensée critique des étudiants de premier cycle et fait évoluer leurs processus de prise de décision, passant d'une dépendance aux indicateurs uniques à une évaluation réflexive des preuves dans des contextes statistiques fondés sur les données.

BUDI SASOMO, Cholis Sa’dijah, Lathiful Anwar, Rustanto Rahardi, Sisworo Sisworo, Tomi Listiawan, Siti Faizah, Abdul Qoha (…)2026-08-13
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Data-Driven Spatial Weight Matrices for Space-Time Autoregressive Models: A Similarity-Based Framework with an Application to Global Temperature Dynamics

Cet article propose un cadre fondé sur les données pour la construction de matrices de poids spatiaux basées sur la similitude statistique plutôt que sur la proximité géographique afin d'améliorer les modèles auto-régressifs espace-temps, démontrant à travers l'analyse de la température mondiale que les spécifications basées sur la similitude, particulièrement celles utilisant la distance de Hamming, améliorent significativement la précision des prévisions par rapport aux approches conventionnelles fondées sur la contiguïté.

Edoardo Otranto2026-08-13
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Assessing Feature Selection Strategies in INLA: TraditionalStepwise Regression versus Machine Learning

Cette étude démontre que l'intégration de la sélection de variables basée sur l'apprentissage automatique (spécifiquement BART et SVR) avec des modèles spatiaux hiérarchiques bayésiens (INLA-SPDE) surpasse de manière significative la régression par étapes traditionnelle pour réduire l'erreur de prédiction et le biais, produisant ainsi des estimations de petites zones plus précises avec une incertitude bien calibrée.

Xiangyue Huo, Chibuzor Christopher Nnanatu2026-08-13
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Robustness of sustainable aviation fuel supplier rankings under alternative fuzzy representations and MCDM methods

Cette étude valide la robustesse de SAF1 en tant que premier fournisseur de carburant d'aviation durable à travers diverses représentations floues et méthodes MCDM, tout en soulignant que bien que le candidat de tête reste constant, l'ordre complet des fournisseurs varie et devrait être traité comme une priorité pour une diligence raisonnable plus approfondie plutôt que comme une sélection automatique.

Büşra ALTINKAYNAK2026-08-13
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Agreement Between Fitzpatrick-17k Skin-Type Labels Is Metric- and Stratum-Dependent: A Chance-Corrected Reanalysis

Cet article réanalyse l'ensemble de données Fitzpatrick-17k en utilisant des statistiques corrigées du hasard pour démontrer que l'accord entre les sources d'annotation dépend fortement de la métrique choisie et de la strate de type de peau, révélant des divergences significatives — particulièrement pour les tons de peau plus foncés — qui nécessitent une communication transparente de la méthodologie et des intervalles de confiance par strate dans la recherche en IA dermatologique.

Niya Pennie2026-08-13