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A Comparative Study of Methods for Handling Missing Data in Longitudinal Data with Implications for Causal Inference

Cette étude utilise des simulations de Monte Carlo et une validation empirique pour identifier les combinaisons optimales de stratégies d'imputation de données manquantes et de contrôle des facteurs de confusion pour l'inférence causale longitudinale, démontrant que l'imputation multiple ou la forêt aléatoire couplées à l'estimation à double robustesse produit la meilleure performance pour les effets hétérogènes en l'absence de confusion non mesurée.

Yemian Li, Yuhui Yang, Weiwei Hu, Zonghao Li, Fangyao Chen2026-06-25
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Generalized SEIR model and a new reproduction number reflecting the real epidemic dynamics

Cet article propose un modèle SEIR généralisé à six équations intégrant les réinfections, les nouveau-nés, les vaccinations et un compartiment exposé pour remédier aux limites précédentes, introduit un nouveau nombre de reproduction basé sur la dynamique de la population exposée pour le contrôle des épidémies, et utilise ce cadre pour prédire une résurgence des cas de coqueluche en Angleterre au cours du milieu à la fin de 2027.

Igor Nesterruk2026-06-25
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Variance-weighted social power bounds both the cost and the detectability of steering a networked consensus

Cet article démontre que le pouvoir social pondéré par la variance (F) d'un réseau dicte simultanément le coût d'information minimal requis pour orienter le consensus d'un groupe vers une valeur fausse et la difficulté de détecter une telle attaque, révélant ainsi que la concentration de l'influence pour améliorer la précision collective augmente intrinsèquement la vulnérabilité du réseau à une manipulation indétectable.

Daniel Khan2026-06-24
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Sketch-FORCE: Sub-quadratic Streaming Robust Covariance Estimation for Extreme Dimensions

Cet article introduit Sketch-FORCE, un algorithme de flux sous-quadratique qui combine un suivi d'échelle robuste avec le partitionnement matriciel Frequent Directions pour permettre une estimation de covariance efficace et à faible empreinte mémoire pour les données de haute dimension sous une contamination à queue lourde et des valeurs aberrantes adverses.

Sooyoung Jang, Changbeom Choi2026-06-24
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A Proportionate Validation Framework for AI-Assisted Data Extraction in Evidence Synthesis: A Methodological Evaluation using Elicit Within a  Scoping Review in Health.

Cette étude évalue un cadre de validation proportionnelle pour l'extraction de données assistée par l'IA via Elicit dans le cadre d'une revue de portée en santé, démontrant qu'un accord élevé entre l'IA et l'extraction humaine (AC2 = 0,960) soutient l'utilisation de flux de travail structurés avec intervention humaine comme une alternative fiable et évolutive à l'extraction manuelle double complète.

Siân Shaw, Gillian Janes, Sophie Shaw, Isobel McMillan, Kate Cook, Oladepo Akinlotan, Jason Williams, Dan Robbins2026-06-24
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Estimating Nonlinear and Heterogeneous Determinants of Crash Severity Using Causal Machine Learning

En utilisant l'apprentissage automatique causal sur plus de 500 000 dossiers d'accidents au Royaume-Uni, cette étude estime que les routes avec des limitations de vitesse de 50 mph ou plus augmentent la probabilité d'accidents mortels ou graves d'environ 6 à 7 points de pourcentage, ces effets étant plus prononcés en journée dans des conditions sèches et favorables.

Nakachew Assefa Kebede, Biruhi Tesefaye Abeje, Hassan M. Al-Ahmadi2026-06-24