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Cross-Fitted Contamination-Aware Generalized Empirical-Bayes Liu Shrinkage for Multinomial Logit Models under Multicollinearity and Outliers

Cet article propose et évalue l'estimateur CF-CABLS-MNL (Cross-Fitted Contamination-Aware Generalized Empirical-Bayes Liu Shrinkage) pour les modèles Multinomial Logit, un cadre robuste qui intègre la divergence de puissance de densité par ajustement croisé, l'ajustement de la classification erronée et le rétrécissement spectral afin de réduire significativement l'erreur quadratique moyenne en présence de multicolinéarité et de valeurs aberrantes, bien que les résultats empiriques indiquent que, si cet estimateur excelle dans les contextes contaminés, les méthodes de régularisation directe comme la régression Ridge peuvent être plus performantes dans des scénarios de données propres ou denses.

Sadia Saba, Muhammad Amir Saeed2026-08-06
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Model–based clustering for spherical and hyper–spherical data using elliptically symmetric distributions

Cet article propose un cadre de partitionnement basé sur un modèle pour les données sphériques et hypersphériques utilisant des distributions elliptiquement symétriques, spécifiquement les distributions gaussiennes angulaires et de Cauchy projetées sphériques elliptiquement symétriques, qui sont estimées via l'algorithme d'espérance-maximisation et évaluées à travers des simulations et des applications réelles.

Theodoros Perdikis, Nader Alharbi, Michail Tsagris2026-08-05
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Absolute and Relative Performance Indicators Associated with Match Success Across Six European Professional Football Leagues

Cette étude de 2 058 matchs à travers six ligues européennes démontre que, bien que les indicateurs de performance relative (différences équipe-adversaire) soient plus efficaces que les indicateurs absolus pour prédire l'issue des matchs, le modèle prédictif le plus précis est obtenu en intégrant à la fois des mesures absolues et relatives.

Ângelo Brito2026-08-05
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Learning Analytics and Early Warning Systems for Mathematics Achievement: A Multi-Country Comparative Programme Evaluation

Cette revue synthétise les preuves issues de trente études menées dans plusieurs pays afin d'évaluer la conception, la performance et les implications en matière d'équité de l'analyse de l'apprentissage et des systèmes d'alerte précoce pour la réussite en mathématiques, en soulignant leur potentiel prédictif tout en identifiant des lacunes critiques en matière d'équité algorithmique, de comparabilité transnationale et d'intégration d'aperçus diagnostiques spécifiques au domaine.

Maryam Jimoh2026-08-04
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Bayesian Target-Domain SHAP under Covariate Shift: Posterior Propagation, Overlap, and Selective Action Risk

Cet article propose un cadre bayésien pour le SHAP interventionnel du domaine cible sous décalage de covariables qui dérive des distributions postérieures exactes et des bornes de risque pour quantifier l'incertitude et optimiser l'action sélective, démontrant à travers des simulations et des données réelles que cette approche réduit significativement l'erreur d'estimation et la perte d'opportunité par rapport aux méthodes traditionnelles, particulièrement lorsque les distributions source et cible présentent un faible chevauchement.

jiangshan zhu2026-08-04
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Factorial multistratum designs for building, optimising or evaluating multilevel interventions embedded in learning systems: A taxonomy of factorial cluster-randomised trial designs and their variants

Cet article propose une taxonomie complète des protocoles d'essais randomisés factoriels en grappes, s'appuyant sur les concepts multi-strates de la recherche agricole et industrielle pour classer les exemples cliniques existants, illustrer dix variantes de conception à l'aide d'une intervention théorique sur l'obésité, et mettre en évidence les défis pratiques pour optimiser les interventions de santé multiniveaux.

REA Walwyn, EL Turner, B Copsey, B Goulao, R Foy, AA Montgomery, SG Gilmour, SH Richards2026-08-03
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Statistical analysis of waste generation in Bukavu city using IoT sensor data

Cette étude utilise des données de capteurs IoT et une modélisation statistique avancée pour quantifier et projeter la génération de déchets solides à Bukavu, en RD Congo, révélant d'importantes disparités spatiales et démographiques dans les taux de production et fournissant des informations fondées sur des preuves pour optimiser les stratégies de collecte et prioriser les interventions dans le contexte topographique et infrastructurel difficile de la ville.

Olivier Mugisho Mugaruka, Remco van Schadewijk, Wouter Deketelaere, Jules Raymond Kala, Jérémie Ndikumagenge, Elie Zihin (…)2026-08-03
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Double-Threshold Cascade Dynamics on Random Hypergraphs

Cet article introduit un modèle de cascade à double seuil sur des hypergraphes aléatoires qui capture l'asymétrie des barrières d'adoption et d'abandon, révélant comment l'interaction entre des seuils distincts et l'hétérogénéité de la taille des hyperarêtes induit une bistabilité et des transitions de phase discontinues, un cadre validé à la fois par la théorie analytique et par des simulations empiriques.

Juntao Lu, Fanyuan Meng2026-08-03
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Beyond Single-Score Matching: A Two-Dimensional Propensity Score Method for Mixed Covariate Types

Cet article introduit une méthode d'appariement par score de propension bidimensionnel (2D-PSM) qui estime séparément les scores pour les variables de confusion catégorielles et continues afin d'obtenir un équilibre multivarié supérieur dans les études observationnelles comportant des types de covariables mixtes et des interactions complexes par rapport aux approches traditionnelles à score unique.

Kostiantyn Botnar, Justin T. Nguyen, Kamil Khanipov, George Golovko2026-08-03