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Inference for the Lorenz Curve and Gini Index under the Geometric Distribution

Cet article établit les propriétés de distribution exactes et asymptotiques des estimateurs du maximum de vraisemblance pour la courbe de Lorenz et l'indice de Gini sous la loi géométrique, fournissant un cadre inférentiel rigoureux pour les mesures d'inégalité dans les contextes discrets grâce à des dérivations sous forme fermée, des preuves de cohérence, des études de simulation et une application à des données réelles.

Abdul Sathar E I, Jolly Kumari R, Sreekumar N V2026-07-10
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Apparent criticality from common-drive aliasing in self-exciting networks

Cet article démontre que des réseaux auto-excitants pilotés par un fond non stationnaire partagé peuvent paraître critiques en raison d'un aliasing statistique de la commande externe dans la matrice d'interaction, un mécanisme qui fait que des systèmes sous-critiques sont diagnostiqués à tort comme critiques à moins que la commande commune ne soit explicitement corrigée.

Mauricio Herrera-Marín2026-07-10
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Efficient recursive data snooping for correlated observations

Cet article introduit l'Efficient Recursive Data Snooping (ERDS), une reformulation récursive exacte du data snooping itératif qui réduit considérablement les coûts de calcul pour les observations corrélées en remplaçant les redécompositions de modèles répétées par des mises à jour sous forme fermée, atteignant une réduction de 96,5 % du temps d'exécution lors du traitement de données GNSS tout en maintenant des résultats de détection identiques aux méthodes classiques.

Kunpu Ji, Yunzhong Shen, Wu Chen, Bofeng Li, Ling Yang, Xiaolong Mi2026-07-10
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Exponential-Type Probability Bounds for Ordered Spacings Across Common Distributions

Cet article établit des bornes de concentration unifiées de type exponentiel pour les espacements ordonnés à travers un ensemble diversifié de distributions — incluant les lois uniforme, exponentielle, normale, hypergéométrique, Beta et Gamma — en exploitant les techniques de Chernoff–Hoeffding et les transformations de l'intégrale de probabilité pour analyser comment la géométrie des queues influence la finesse des bornes.

STHITADHI DAS2026-07-10
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Machine Learning Analysis of Socioeconomic Stratification and Health Vulnerability in the United States

En utilisant un pipeline d'apprentissage automatique supervisé sur un ensemble de données synthétiques calibrées sur des enquêtes nationales américaines, cette étude démontre que les facteurs socio-économiques structurels, particulièrement l'éducation et la classe occupationnelle, sont les prédicteurs dominants de la vulnérabilité sanitaire — expliquant 82 % de l'importance des caractéristiques et soutenant la théorie de la cause fondamentale plutôt que les explications comportementales.

Tamim Anowar2026-07-10
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HS3: A Descriptive, Interoperable Serialization Standardfor Statistical Models in High-Energy Physics

Cet article introduit HS3, une nouvelle norme de sérialisation pour les modèles statistiques en physique des hautes énergies, indépendante de l'implémentation, lisible par l'humain et extensible, conçue pour surmonter les limites des formats existants en permettant l'interopérabilité machine-lisible, la préservation à long terme et les principes de données FAIR à travers divers cadres logiciels.

Carsten Burgard, Oliver Schulz, Giordon Stark, Jonas Rembser, Simon Cello, Cornelius Grunwald2026-07-10
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Inferring Optimised Pregnancy Conception Dates from Multiple Gestational Age Estimates: A Hybrid Anomaly Detection and Linear Mixed Model Approach

Cette étude démontre qu'une approche hybride combinant la détection d'anomalies par Forêt d'isolement avec la modélisation à effets mixtes linéaires peut synthétiser des dates de conception de grossesse fiables et optimisées à partir de données cliniques de routine conflictuelles dans des context d'implication de ressources limitées, surmontant efficacement l'absence d'échographie précoce et l'inconsistance de la tenue des dossiers.

Mercy Chepkirui, Stephanie Dellicour, Benard Omondi, Kennedy Maube, Gerald Ongayo, Michael Alaw, Benard Asuke, Titus Och (…)2026-07-09
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Covariance-Aware Compromise Allocation in Multivariate Stratified sampling under Nonlinear Constraints

Cette étude propose un cadre d'allocation de compromis sensible à la covariance pour l'échantillonnage stratifié multivarié sous des contraintes non linéaires de budget et de temps, démontrant par une analyse numérique que l'incorporation des interactions de covariance produit des allocations d'échantillons optimales et une précision accrue par rapport aux méthodes traditionnelles.

Shuaibu Idris Adam, Quazzafi Rabbani2026-07-09
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Markov-Switching Regime Dynamics of Maternal Mortality in Kenya: A State-Dependent Analysis of Health System Transitions with Bootstrap Uncertainty Quantification (2000-2023

Cette étude emploie un modèle de commutation de régime de Markov à deux états avec une quantification de l'incertitude par bootstrap sur les données de mortalité maternelle du Kenya pour la période 2000–2023 afin de révéler des régimes de mortalité distincts, élevés et faibles, pilotés par des changements structurels du système de santé, démontrant ainsi que la trajectoire de la santé maternelle du pays est caractérisée par des changements de régime persistants plutôt que par une tendance linéaire continue.

ROBERT NYABWANGA2026-07-09
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A Dynamic Huber-Weighted Adaptive EWMA Max-M Statistic for Simultaneous Multivariate Process Monitoring

Cette étude propose une statistique Max-M EWMA adaptative à pondération de Huber dynamique qui surpasse les modèles traditionnels pour détecter simultanément les dérives de processus multivariées mineures et majeures en ajustant dynamiquement les paramètres de lissage en fonction de l'ampleur de la déviation, comme cela est validé par des simulations et des données industrielles de clinker de ciment.

Muhammad Ahsan, Latifatuz Zulfa, Muhammad Mashuri, Syafi’ Bariq’ Syihabuddin Hidayatullah, Muhammad Hisyam Lee2026-07-09