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Improving the reliability of district-level estimates ofteenage pregnancy in Malawi using small area estimation

Cette étude améliore la fiabilité des estimations de grossesses précoces au niveau des districts au Malawi en appliquant un modèle d'estimation de petites aires de Fay-Herriot à des données d'enquête de 2024 et à des variables auxiliaires du recensement de 2018, fournissant ainsi une base de preuves plus stable pour les politiques décentralisées et les interventions ciblées.

Evaristar Kudowa, Samuel O. Manda, Marc Y.R Henrion2026-07-03
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Shrinkage Estimators in Finite Mixture of Mixed Generalized Estimating Equations

Cet article propose un algorithme de moindres carrés pondérés par contraction itérative basé sur la vraisemblance pénalisée pour estimer les paramètres de modèles de mélanges finis d'équations d'estimation généralisées mixtes, traitant l'hétérogénéité de la population là où les modèles linéaires mixtes standards échouent, et valide la performance de la méthode par des simulations de Monte Carlo.

Sajjad Nezamdoust, Farzad Eskandari2026-07-03
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Integrated Yield and Demand Forecasting for Air Cargo in MEASA Emerging Markets: A Multi-Method Statistical Framework

Cet article présente un cadre statistique intégré combinant les modèles OLS, SUR, ARIMAX et Random Forest au sein d'un environnement Power BI afin d'améliorer la prévision du rendement et de la demande du fret aérien dans les marchés émergents de la zone MEASA en abordant les perturbations géopolitiques, les interactions non linéaires du coefficient de remplissage et la dynamique du mix de marchandises, tout en jetant un pont mathématique entre la modélisation académique et les indicateurs de reporting commerciaux.

Shaista Kanwal2026-07-02
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Stability and Interrelationships of Classical Test Theory Indicators Under Varying Difficulty Conditions: A Monte Carlo Simulation Study

Cette étude de simulation de Monte Carlo démontre que sous l'indépendance structurelle, les indicateurs au niveau des items de la Théorie Classique des Tests présentent des relations mathématiquement déterminées — telles que l'équivalence fonctionnelle parfaite des statistiques d'items binaires et la stabilité des corrélations discrimination-total à travers les niveaux de difficulté — tandis que la fiabilité au niveau du test demeure faible en raison de l'absence de covariance inter-items.

Ammar Yasser2026-07-02
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Logistics-driven proactive drone epidemic intervention model

Cet article propose un modèle d'intervention épidémique proactive piloté par la logistique qui intègre un cadre mathématique RM-SIR à un système de livraison par drones intelligents afin de permettre une planification des ressources précise et priorisant les zones rurales, transformant efficacement la logistique d'une fonction de transport passive en un outil de contrôle épidémique actif qui réduit considérablement les pics et la durée des épidémies tout en maintenant une grande rentabilité.

Jiaen Zheng2026-07-02
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Statistical Advances in Nonparametric Estimation through Artificial Intelligence Techniques

Cet article passe en revue l'intégration théorique et pratique des techniques d'intelligence artificielle, telles que l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement, dans l'estimation non paramétrique afin de relever les défis de la haute dimensionnalité et des dépendances complexes dans des domaines tels que la médecine et l'économie, tout en examinant de manière critique les compromis entre l'interprétabilité, le coût computationnel et les garanties statistiques.

Sthitadhi Das2026-07-02
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Accurate mean-field predictions for cognitively grounded social influence dynamics with confirmation bias

Cet article démontre que des modèles multi-agents cognitivement détaillés de l'influence sociale avec un biais de confirmation peuvent être réduits avec précision à un système de champ moyen de faible dimension et analytiquement traitable, qui capture la transition du consensus vers la polarisation et fournit un test de stabilité simple pour diagnostiquer la brisure de symétrie.

Sven Banisch, Joris Wessels2026-07-02
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Trust in Health Information Sources and Perceived Climate Change Health Risks: Evidence from the 2022 and 2024 Health Information National Trends Survey

En utilisant les données des enquêtes Health Information National Trends Survey de 2022 et 2024, cette étude révèle que la confiance envers les agences de santé gouvernementales est le prédicteur le plus fort de la perception du changement climatique comme un risque pour la santé, tandis que la confiance envers les scientifiques présente une association plus faible et décroissante au fil du temps et que la confiance envers les médecins n'est pas un facteur significatif.

Miyeon Kim2026-07-01
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Mathematical Modeling of the Rate of Cognitive Adaptation With an AI Tutor Among Adult Learners

Cette étude empirique valide un modèle mathématique démontrant que le taux d'adaptation cognitive des apprenants adultes dans les domaines techniques est principalement piloté par le ratio entre l'humilité intellectuelle et le bruit de l'ego, plutôt que par le potentiel intellectuel initial, la minimisation du bruit de l'ego accélérant significativement le temps nécessaire pour atteindre un plateau de solutions correctes.

Kibriyo Mukhamadieva2026-07-01
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Scalable Random Survival Forests via Risk Set Sampling

Cet article propose une méthode de forêts de survie aléatoires (Random Survival Forests) évolutive qui utilise l'échantillonnage de l'ensemble de risque pour réduire considérablement le temps d'entraînement tout en maintenant ou en améliorant même la performance prédictive, une approche désormais implémentée dans le package R largement utilisé `ranger`.

Justine B. Nasejje, Niklas Koenen, Marvin N. Wright, Henry Mwambi2026-07-01