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Automated model selection in population pharmacokinetics using metaheuristic algorithms

Cette étude introduit un cadre de travail R open-source au sein de l'écosystème nlmixr2 qui exploite des algorithmes métaheuristiques, particulièrement l'optimisation par colonies de fourmis et la recherche tabou, pour surpasser de manière significative les méthodes séquentielles traditionnelles dans l'automatisation de la sélection de modèles pharmacocinétiques de population et l'identification de modèles de vérité terrain.

Zhonghui Huang, Matthew Fidler, Joseph F Standing, Frank Kloprogge2026-07-27
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Geospatial approaches to sampling frame development for household surveys: A systematic review of methods, limitations and future directions

Cette revue systématique évalue comment les technologies géospatiales transforment les bases de sondage des enquêtes auprès des ménages dans les pays à revenu faible et intermédiaire afin de pallier les limites des recensements obsolètes, identifiant quatre approches méthodologiques clés tout en soulignant les défis persistants en matière de validation et de mise en œuvre qui nécessitent davantage de preuves comparatives et de protocoles normalisés.

Nazim Gashi, Andy Tatem, Sarchil Qader2026-07-27
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A Hierarchical Bayesian Analysis of Memory Load Effects on Visual Working Memory Precision

Cette étude emploie une modélisation bayésienne hiérarchique sur un ensemble de données publiques de mémoire de travail visuelle pour démontrer que la précision de la mémoire diminue systématiquement avec l'augmentation de la charge, révélant une variabilité individuelle substantielle et montrant qu'un modèle non linéaire surpasse les alternatives linéaires pour capturer ces effets.

Erfan Jaripour2026-07-27
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Recovering Incomplete Clustered Binary Data in Longitudinal Electronic Health Records Using Multiple Imputation

Cet article introduit et valide le cadre du Facteur Logistique Groupé avec Effets Aléatoires (CLF-RE) en tant que méthode d'imputation multiple informatiquement scalable qui restitue efficacement les données binaires longitudinales de haute dimension incomplètes dans les dossiers de santé électroniques, réduisant de manière significative le biais des estimations épidémiologiques par rapport aux approches existantes.

Pinyan Liu, John Rong Hao Tay, Gustavo G. Nascimento, Marco A. Peres2026-07-25
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Inferring First and Second Use Lifespan Indicators for Household Appliances from Peruvian Survey Data

Cette étude utilise un modèle de mélange EM–Weibull appliqué aux données de l'Enquête nationale auprès des ménages au Pérou pour estimer les durées de vie de premier et de second usage de 12 catégories d'appareils électroménagers, révélant des modèles de diffusion de la propriété distincts et fournissant la première évaluation représentative au niveau national de la longévité et de la réutilisation des appareils au Pérou de 2008 à 2024.

Pedro Chumpitaz-Flores, Marco Gusukuma2026-07-24
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A Heuristically Penalized Framework for Asymptotic Ridge Estimation

Ce document propose un nouveau cadre de « crête asymptotique » qui étend la régression de Ridge classique en introduisant un algorithme combiné heuristique basé sur une fonction de pénalité de type Elastic Net asymptotique, soutenu par deux nouveaux théorèmes, afin d'obtenir une régularisation améliorée et des erreurs quadratiques moyennes plus faibles grâce à des hyperparamètres dynamiques dans les ensembles de données de haute dimension.

Mostafa Behzadi, Mahdi Roozbeh2026-07-24
📊 statistics

Hybrid Neutrosophic Regression ANOVA (HNRA): An Uncertainty-Aware Statistical Inference Framework Under Measurement Imprecision

Cet article introduit l'Analyse de Variance de Régression Neutrosophique Hybride (HNRA), un nouveau cadre statistique qui modélise l'imprécision des mesures sous forme d'intervalles neutrosophiques afin de fournir une décomposition bornée et sensible à l'incertitude des sommes des carrés ainsi qu'une statistique F formellement garantie, étendant ainsi l'ANOVA de régression classique aux scénarios impliquant des erreurs d'étalonnage d'instruments et une variabilité biologique sans nécessiter d'hypothèses distributionnelles préalables.

Jaida Najihah Jamidin, Zahari Md Ro, Sayang Mohd Deni, Siti Meriam Zahari2026-07-23
📊 statistics

Analysis of Italian mobility patterns using institutional and networked data

Cet article évalue l'utilité des données BlaBlaCar extraites du web en tant que source complémentaire aux statistiques traditionnelles du recensement de l'ISTAT pour analyser les modèles de mobilité en Italie, démontrant comment la combinaison de données institutionnelles et de réseaux avec des modèles de gravité peut capturer à la fois les déplacements pendulaires routiniers et les tendances de voyages volontaires de longue distance.

Mauro Mazzei, Teresa Bartolomei2026-07-23