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Choosing Among Randomized Design Families for Implementation Strategy Trials: A Question-Driven Framework with Practical Tools and Exemplars

Cet article présente un cadre pratique, fondé sur des questions directrices, ainsi que les outils d'accompagnement pour guider les chercheurs dans la sélection de la famille de plans randomisés la plus appropriée — tels que les essais cliniques par grappes parallèles, les essais en escalier (stepped-wedge), factoriels ou adaptatifs — pour les études de stratégies de mise en œuvre, en fonction de leurs objectifs décisionnels spécifiques plutôt que de leurs préférences méthodologiques.

Jonah K. Amponsah, Shellie D. Ellis, Felice Resnik2026-08-14
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Robust Log-Contrast Regression for High-Dimensional Compositional Microbiome Data with Outliers

Cet article propose un cadre de régression robuste par contraste logarithmique qui combine la perte de Huber et la pénalité Lasso pour gérer les valeurs aberrantes et assurer la parcimonie dans les données de microbiote compositionnelles de haute dimension, tout en fournissant des garanties théoriques et un algorithme ADMM de Gauss-Seidel symétrique efficace pour la mise en œuvre.

Xuke Hua, Yunhai Xiao, Xin Xin2026-08-14
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Manual versus Data-Driven Specification in Hybrid Discrete Choice Models} - A Benchmark of MNL, RUMBoost, and Penalized Multinomial Logistic Tree Regression (PMLTR)

Cet article introduit la Régression par Arbre Logistique Multinomiale Pénalisée (PMLTR) en tant que modèle hybride qui équilibre le pouvoir prédictif des méthodes fondées sur les données comme RUMBoost avec l'interprétabilité des modèles MNL classiques, démontrant à travers une évaluation comparative approfondie que si la spécification manuelle reste compétitive, les approches purement fondées sur les données excellent en matière de prédiction tandis que la PMLTR offre de manière unique des utilités lisibles essentielles pour l'optimisation et l'inférence.

Simon Rienks, Fiona Sauerbier, Knut Haase2026-08-14
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Multi-Perspective Ensemble Stratification-Driven Quality of Life Assessment for Transformative Planning of Coastal Communities

Cette étude propose un cadre de stratification d'ensemble multi-perspectives qui intègre des données hétérogènes et divers modèles de partitionnement afin de caractériser de manière exhaustive la vulnérabilité des ménages et d'identifier les principaux moteurs de la qualité de vie dans les communautés côtières nigérianes, permettant ainsi une planification transformatrice et une allocation de ressources plus efficaces, fondées sur des données probantes et alignées sur les objectifs de développement durable.

Taiwo Olapeju Olaleye, Taiwo Ajayi, Oluwasegun Dada, Temitope Aderele, Segun Akintunde, Oluwasefunmi Arogundade2026-08-14
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Distribution Analysis of Discrete States: reconstructing transition processes from time-resolved state distributions

Cet article introduit l'Analyse de Distribution des États Discrets (DADS), un cadre général qui reconstruit les processus de transition sous-jacents à partir de distributions d'états observées en les modélisant comme des réseaux de flux, en établissant une typologie rigoureuse de la non-identifiabilité, et en validant l'approche à travers sept études de cas diversifiées et des tests de diagnostic autocorrecteurs.

Thomas Potempa2026-08-14
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Q-Multi-Criteria Consensus Model: Synthesizing cognitive priority structures from multi-actor disagreement

Cet article introduit le Modèle de Consensus Multi-Critères Q (Q-MCCM), un cadre hybride qui synthétise les désaccords subjectifs en structures de priorité partagées en combinant la méthodologie Q avec une méthode algorithmique du Meilleur–Pire, permettant ainsi une prise de décision institutionnelle robuste dans des contextes où les priorités doivent être négociées plutôt que les alternatives sélectionnées.

Marek Deja2026-08-14
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An outlier-robust dynamic semiparametric model for jointly forecasting value-at-risk and expected shortfall

Cet article propose un modèle semi-paramétrique dynamique conjoint robuste aux valeurs aberrantes qui intègre la propagation d'innovations bornées dans le cadre de CAViaR afin d'améliorer l'exactitude et la fiabilité des prévisions de la Value-at-Risk et de l'Expected Shortfall, particulièrement en présence d'observations extrêmes et de distributions à queues lourdes.

Jie Wang, Buyun Xu2026-08-14
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The Role of Statistics in the Advancement of Artificial Intelligence and Modern Technology

Cette étude utilise la modélisation de séries temporelles par apprentissage automatique et l'analyse de corrélation des données de publication de 1991 à 2023 pour démontrer que les statistiques constituent un moteur central et étroitement couplé de l'intelligence artificielle et du progrès technologique moderne, les deux domaines affichant de fortes tendances de croissance positive et une interdépendance statistiquement significative projetée de se poursuivre jusqu'en 2030.

H. C. Iwu, D. C. Bartholomew, C. J. Ijemba2026-08-14
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Investigating Students' Critical Thinking Development in Data-Driven Statistical Decision Making through Mindtools-Based Learning Game Interactions

Cette étude quasi expérimentale démontre qu'un jeu d'apprentissage basé sur un tableur, conçu comme un outil cognitif (Mindtool), améliore significativement les capacités de pensée critique des étudiants de premier cycle et fait évoluer leurs processus de prise de décision, passant d'une dépendance aux indicateurs uniques à une évaluation réflexive des preuves dans des contextes statistiques fondés sur les données.

BUDI SASOMO, Cholis Sa’dijah, Lathiful Anwar, Rustanto Rahardi, Sisworo Sisworo, Tomi Listiawan, Siti Faizah, Abdul Qoha (…)2026-08-13