446 articles
Cet article fournit un tutoriel de recherche opérationnelle structuré qui opérationnalise et compare diverses métriques d'équité, des schémas d'allocation et des compromis efficacité-équité au sein de contextes de ressources homogènes, en utilisant une preuve de concept en informatique en nuage pour illusture les propriétés et les vulnérabilités stratégiques de différents paradigmes de division équitable.
Cette étude développe un indice géospatial-statistique non compensatoire à haute résolution de l'accès multidimensionnel aux soins d'urgence pédiatriques hospitaliers au Kenya, qui révèle des disparités significatives masquées par les mesures traditionnelles de temps de trajet et démontre une association protectrice plus forte avec la survie de l'enfant, offrant ainsi un cadre supérieur pour le ciblage des investissements de santé.
Cet article introduit une approche efficace par vraisemblance marginale implémentée dans Stan pour l'estimation bayésienne du modèle ACE univarié avec des données ordinales, laquelle surmonte les limitations fréquentistes concernant les petits échantillons et les cellules à fréquence nulle tout en découplant le coût computationnel de la taille de l'échantillon.
Cet article propose un cadre statistique unifié identifiant deux branches de priors duales et maximalement ignorantes — à queue épaisse et « gouttelette » à support compact — qui émergent de la géométrie du volume d'information et classent les phénomènes observables à travers une empreinte de forme de queue, allant des distributions de liaisons moléculaires aux représentations d'images.
Cet article démontre que dans les systèmes spatialement hétérogènes tels que la migration urbaine, les classements d'importance des caractéristiques dérivés de l'apprentissage automatique sont instables à travers les différentes étapes de développement et ne révèlent pas intrinsèquement la direction ou l'uniformité de l'influence d'un prédicteur, nécessitant une validation spatiale distincte pour les applications politiques.
Cet article introduit la Procédure d'Identification de Décision à Évidence Finie (FEDIP), un cadre d'audit modulaire qui révèle comment les données de validation finies échouent souvent à identifier de manière unique une action optimale parmi des modèles distributionnels concurrents, démontrant ainsi la nécessité de fonctions de perte économique explicites pour résoudre la dispersion des actions que la sélection standard basée sur le score néglige.
Cette étude introduit et valide un algorithme de raffinement basé sur une distribution gaussienne qui estime avec succès les distributions de l'apport énergétique habituel de la population à partir des balances alimentaires en traitant les valeurs déclarées comme des bornes supérieures, démontrant une précision significativement améliorée par rapport aux méthodes existantes de la FAO lorsqu'elles sont comparées aux enquêtes nationales de consommation alimentaire dans six pays.
Cette étude compare empiriquement les modèles mixtes linéaires, les équations d'estimation généralisées et les modèles mixtes à deux parties pour estimer les utilités EQ-5D dans les essais sur la polyarthrite rhumatoïde, concluant que bien que les modèles mixtes à deux parties produisent des estimations d'utilité plus faibles, le choix de la méthode a un impact minimal sur les conclusions globales de l'efficience thérapeutique.
Cet article propose un cadre méthodologique unifié combinant une fonction CES à ancrage normatif global avec un mécanisme de pré-sélection par équivalence de certitude afin de résoudre l'effondrement du domaine computationnel et de prévenir le « piège du bouclier épistémique » dans les indicateurs composites non compensatoires, permettant ainsi des audits de qualité des données longitudinales précis tout en mettant explicitement en garde contre l'utilisation de l'indice pénalisé pour l'allocation budgétaire transversale.
Cet article introduit un cadre de modélisation bayésienne qui traite conjointement les erreurs de classification et de sélection dans des données binaires multi-sources, démontrant, par des simulations et une analyse empirique, que si l'erreur composite peut être identifiée de manière robuste, sa décomposition précise en composantes spécifiques nécessite des indicateurs valides, des variables auxiliaires et des a priori informatifs.