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Bridging SCED and Group Designs: Demonstrating the Ratio-Metric BC-IRR Effect Size in a Meta-Analysis

Cette étude introduit la taille d'effet de l'indice de ratio BC-IRR comme une méthode pour jeter un pont entre les plans expérimentaux à cas unique et de groupe, démontrant, à travers une réanalyse des interventions assistées par la technologie pour les étudiants autistes, que le BC-IRR offre des avantages interprétatifs distincts par rapport aux mesures traditionnelles tout en permettant la synthèse de divers types de preuves.

Wen Luo, Chendong Li, Eunkyeng Baek2026-08-18
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SynthGuard-ReleaseBench: Locked-Audit Evidence for Synthetic Tabular Data Releases

L'article introduit SynthGuard-ReleaseBench, un cadre d'audit reproductible qui établit des critères pré-verrouillés pour évaluer les publications de données tabulaires synthétiques en comparant les flux de travail réels et synthétiques afin de fournir des bornes d'échantillon fini et des preuves distinctes pour des cas d'utilisation, des populations et des modèles de menace spécifiques, plutôt que de faire des affirmations générales sur la confidentialité ou la sécurité.

Jeffery Opoku, David2026-08-18
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Inverse Lomax Frechet Distribution with Applications

Cet article introduit la distribution de type Inverse Lomax Fréchet (ILF) à quatre paramètres en combinant les familles généralisées de Fréchet et d'Inverse Lomax, en dérive ses principales propriétés statistiques et ses estimateurs du maximum de vraisemblance, et démontre sa performance d'ajustement supérieure à travers des applications à deux ensembles de données réelles.

Sadiq Abubakar Ismaila, Taiwo Yakubu Hassan2026-08-18
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Distribird: Literature-Informed Prior Distribution Design for Bayesian Model Calibration

Distribird est une application web agentique qui automatise la création de distributions a priori informées par la littérature pour le calibrage de modèles bayésiens en déployant un pipeline multi-agents pour extraire, pondérer et ajuster des données scientifiques, offrant ainsi une alternative traçable et vérifiée en termes de validité aux distributions a priori uniformes couramment utilisées ou aux bases de référence de LLM à simple prompt non fondées.

Patrik P. Süli, György Eigner, Roland Hollós2026-08-18
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Validating the Crystal Ball: Retrospective Evaluation and Uncertainty-Aware Forecasting of Severe Housing Cost Burden in New York City

Cet article valide rétrospectivement un modèle d'apprentissage automatique pour les charges de logement à New York, révélant une sous-estimation systématique due à des hypothèses économiques statiques et recalibrant par la suite le cadre avec des méthodes tenant compte de l'incertitude afin de générer des prévisions plus robustes et basées sur des scénarios pour 2025–2028.

Nakib Uddin Ahmed, Azizur Rahman, Mehjabin Ferdous, Kadirur Rahman Chowdhury2026-08-18
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Matrix Variate Skew-Normal Distribution and Related Finite Mixtures: Modeling and Clustering of Asymmetric Data

Cet article propose une nouvelle distribution normale asymétrique à variables matricielles et son modèle de mélange fini afin de capturer efficacement l'asymétrie et d'effectuer le partitionnement de données à valeurs matricielles, offrant une flexibilité et une performance accrues par rapport aux modèles symétriques traditionnels grâce à des estimateurs dérivés et un algorithme ECM.

Shiva Kumar Kurva, Kiruthika C2026-08-18
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Seemingly Unrelated Cointegrating Regressions with Autoregressive Distributed Lag Dynamics: Estimation, Bounds Testing, and Cross-Equation Inference

Cet article propose un cadre de modèle de retards échelonnés autorégressifs apparemment non liés (SUR-ARDL) pour les panels à petit N qui améliore l'efficacité de l'estimation et la puissance des tests de cointégration en exploitant les corrélations d'erreurs entre équations tout en évitant les distorsions d'échantillon fini des estimateurs de la matrice de covariance de long terme, comme le démontrent des preuves théoriques, des simulations de Monte Carlo et une application au lien entre énergie renouvelable et croissance dans les pays de l'ASEAN.

Muhammad Afnan Arif, Fumitaka Furuoka2026-08-18
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A Closed-Loop Framework for Knowledge-Based Causal Model Refinement Using Process Mining and Human-AI Governance

Cet article propose un cadre collaboratif humain-IA en boucle fermée qui affine de manière itérative des modèles causaux fondés sur la connaissance (DAG) en intégrant l'exploration de processus de journaux d'événements empiriques à l'adjudication d'experts afin d'améliorer l'exactitude et la transparence de l'inférence causale dans les maladies chroniques complexes.

Eduardo Illueca Fernandez, Kaile Chen, Carlos Fernandez Llatas, Fernando Seoane, Farhad Abtahi2026-08-14
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Matched-Calibration of Changepoint Detectors for Biopharmaceutical Quality Monitoring

Cette étude démontre que lorsque des détecteurs de points de rupture pour la surveillance de la qualité biopharmaceutique sont comparés sous des taux de faux positifs et des ablations d'espace de recherche appariés, une pénalité standard basée sur la variance surpasse les alternatives robustes à travers diverses tailles d'échantillons et distributions, révélant que les préférences antérieures pour les méthodes robustes étaient dictées par des conditions expérimentales non contrôlées plutôt que par une supériorité intrinsèque.

Halil İbrahim Özdemir, Berfin Dogan, Pemra Ozbek2026-08-14