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441 articles

📊 statistiques

On the Discrete Past Geometric Vitality Function and Its Properties

Cet article introduit la fonction de vitalité géométrique du passé discret (PGVF) en tant qu'analogue multiplicatif de la fonction de vitalité du passé classique pour les durées de vie discrètes, établissant ses propriétés théoriques, prouvant sa capacité à caractériser de manière unique des distributions, et proposant un estimateur non paramétrique validé par des simulations et des applications sur des données réelles.

Sulfi S. A., Abdul Sathar E. I.2026-10-01
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Predicting Children's Climate Hazard Exposure and Vulnerability: A Reproducible Multi-Task Deep Learning Benchmark Using the UNICEF Children’s Climate Risk Index

Cet article introduit un benchmark d'apprentissage profond multitâche reproductible utilisant une nouvelle architecture ResNet-FT-Transformer avec une Hydratation par Attention Croisée pour prédire conjointement l'exposition aux aléas climatiques et la vulnérabilité des enfants à partir des données de l'UNICEF, démontrant que si les ensembles de boosting de gradient restent compétitifs sur de petits ensembles de données tabulaires, le modèle proposé offre un cadre unifié et interprétable pour guider la réduction des risques de catastrophe sensible aux enfants.

Rana Mukherji, Manishita Mukherji2026-09-30
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Failing FDA drug inspections are recorded later and less often than passing ones, biasing models trained and monitored on them

Cet article démontre que les classifications d'inspection des médicaments de la FDA souffrent d'un grave biais de signalement, où les échecs d'inspection sont enregistrés moins fréquemment et avec des délais importants par rapport aux réussites, entraînant une dégradation substantielle des performances des modèles d'apprentissage automatique et des mesures de surveillance qui ne peuvent être que partiellement atténuées par des ajustements statistiques spécifiques ou résolues par la publication de la date de publication.

Phani Kumar Balagam2026-09-30
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How Robust Are Machine-Learning Biomarkers of Depression? A Leakage-Controlled Benchmark

Cette étude démontre que si la fuite de données et les prédicteurs post-résultats peuvent gonfler artificiellement la performance de la classification de la dépression, une validation rigoureuse contrôlant ces fuites révèle que les algorithmes d'apprentissage automatique complexes n'offrent que peu d'avantage prédictif par rapport à une régression logistique simple.

Arhama Faridi2026-09-30
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General Parameter(s) Estimation using Sine Function-Based Estimators

Cet article propose un nouvel estimateur de différence basé sur le sinus pour les paramètres de population générale sous échantillonnage aléatoire simple sans remise, en dérivant son biais théorique et son erreur quadratique moyenne tout en démontrant, par des analyses empiriques et de simulation, qu'il offre une précision améliorée par rapport aux estimateurs concurrents existants.

Shobh Nath Tiwari, Rajesh Singh, Madhulika Mishra2026-09-30
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A Multidimensional Resilience Capacity Index: Combining Composite Scoring With Complex Systems Methods

Cet article propose un nouveau cadre hybride à deux lentilles qui combine un indice de capacité de résilience (RCI) pondéré avec une carte auto-organisatrice (SOM) d'apprentissage automatique afin de créer une mesure de résilience multidimensionnelle qui comble les lacunes clés en matière de pondération, d'analyse de sensibilité, de validité et de calcul de configuration sans poids préassignés.

Stefan Heinz, Anthony O'Brien, Michael O'Sullivan, Cameron Walker, Paul Rouse, Matthew Parsons, Jesse Whitehead, Sione V (…)2026-09-29
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OCD-component for D-Optimal CRD with 6 and Some Odd Replications

Cet article développe un nouvel OCD-composant pour les plans complètement randomisés (CRD) avec six et certaines répétitions impaires en utilisant des entrées de covariables au sein de l'intervalle [-1, +1] (excluant zéro), atteignant ainsi la D-optimalité tout en permettant l'estimation indépendante des effets de traitement et de la covariable, une condition auparavant inatteignable avec des entrées standard ±1 ou des covariables de valeur nulle.

Lokendro Chanam, KK. Singh Meitei2026-09-29
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A Bivariate Gaussian–Gamma Mixture Model for Rainfall Distribution and Extreme Event Analysis over Karnataka, India

Cette étude propose un modèle de mélange bivarié Gaussien-Gamma pour capturer efficacement les caractéristiques non gaussiennes, l'asymétrie et les événements extrêmes des précipitations de la mousson du sud-ouest au Karnataka, en Inde, démontrant une performance supérieure aux modèles gausiens conventionnels pour l'évaluation des risques d'inondation et la surveillance de la sécheresse.

KUMUDHA HR, KOKILA RAMESH, ANGEL RICHARD2026-09-29
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National illicit amphetamine consumption in Germany from wastewater: Bayesian source apportionment, hold-out-evaluated extrapolation and monitoring design

Cette étude emploie un modèle bayésien de bilan de masse avec extrapolation hiérarchique et une validation rigoureuse par échantillon de test sur des données d'eaux usées allemandes pour estimer que la consommation illicite nationale d'amphétamine en 2025 était d'environ 16,8 tonnes, tout en soulignant des écarts significatifs avec les chiffres traditionnels issus d'enquêtes et en démontrant la nécessité critique de surveiller les petits bassins versants pour réduire l'incertitude des estimations.

Phil Käding2026-09-29
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Disaster, displacement, and distress: Earthquake intensity and persistent mental health effects in urban New Zealand

En utilisant des données administratives liées de la région du Grand Christchurch, cette étude démontre qu'une intensité sismique plus élevée provoque des augmentations persistantes et à long terme de l'utilisation de médicaments psychiatriques, avec des effets médiés par la perturbation de l'emploi pour les adultes en âge de travailler et par des facteurs sociaux non observés pour les personnes âgées, soulignant la nécessité de politiques de rétablissement différenciées.

Thoa Hoang2026-09-28