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A Variance-Reduction Framework for Practical Event-Based Monte Carlo PSHA

Cet article introduit un cadre de réduction de la variance basé sur la méthode de Rao-Blackwellization pour l'analyse probabiliste de l'aléa sismique par événements, qui élimine l'échantillonnage résiduel inutile des mouvements du sol afin de produire des estimations d'aléa plus stables et efficaces tout en unifiant la méthode avec les formulations classiques et en l'étendant à l'échantillonnage préférentiel adaptatif.

Rajesh Rupakhety2026-09-03
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A Simulation Study on the Stability and Recovery Behaviour of a Relative Belief Ratio Filter for Binary Feature Selection

Cette étude de simulation démontre que le filtre du Rapport de Croyance Relative (RBR) surpasse généralement les autres méthodes de sélection de caractéristiques pour récupérer des caractéristiques binaires informatives et maintenir la stabilité de la sélection lorsque les tailles d'échantillon sont d'au moins 100 et que les signaux de localisation marginale sont clairs, bien que sa performance décline sous des distributions à queues lourdes ou bimodales où des méthodes comme l'Information Gain ou Boruta sont plus efficaces.

Maher Emarly, Ayman Alzaatreh, Luai Al-Labadi, Firuz Kamalov2026-09-03
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Certified Winding Residues for Sparse Circular Data

Cet article introduit un estimateur sélectif pour les données d'orientation circulaire éparses qui certifie les résidus de l'enroulement en imposant des critères stricts de lissage, de magnitude et de marge de branche, privilégiant ainsi la validation de la cohérence arithmétique sur la précision de l'échantillonnage et s'abstenant fréquemment de rapporter des résultats lorsque ces conditions ne sont pas remplies.

Hugo Gobato Souto2026-09-03
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Auditing longitudinal data across institutional regimes: a graph-based compatibility protocol with evidence from Tunisia

Cet article propose un protocole d'audit fondé sur les graphes qui distingue les décalages de niveau des changements de forme afin d'assurer la validité administrative et la compatibilité des ensembles de données longitudinales fusionnés à travers différents régimes institutionnels, démontrant son efficacité à travers une analyse de la transition économique de la Tunisie de 2000 à 2019.

Takashi Matsuhisa2026-09-02
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From First Principles to Latent-Space Alignment: A Process-Validity Theory of Delphi and the Foundations of Consensus under Uncertainty

Cet article établit un cadre mathématiquement rigoureux, fondé sur la théorie des opérateurs, pour la méthode Delphi qui prouve que la validité épistémique dépend de propriétés structurelles spécifiques du processus de consensus, démontrant à travers des expériences computationnelles que les mesures d'accord conventionnelles masquent souvent des phénomènes d'« effondrement de modèle » où un consensus superficiel coexiste avec une perte catastrophique de désaccord légitime et une augmentation de l'erreur.

Renjie He2026-09-02
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Design and analysis strategies to increase efficiency in malaria cluster-randomised trials by minimising between-cluster heterogeneity of outcomes

Cette étude démontre que l'exclusion des grappes aberrantes à l'état initial et l'ajustement pour les résultats initiaux peuvent améliorer significativement l'efficacité des essais randomisés par grappes sur le paludisme, particulièrement dans les contextes où les résultats au niveau des grappes présentent une forte persistance temporelle.

Joseph Biggs, Joseph D. Challenger, Francisco Saute, Carlos Chaccour, Edgard D. Dabira, Umberto D’Alessandro, Sarah G. S (…)2026-09-02
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Statistical Robustness and Follow-up Completeness of Survival Outcomes in Phase III Breast Cancer Trials

Cette étude méta-épidémiologique de 157 essais de phase III sur le cancer du sein révèle que les conclusions sur la survie manquent souvent de robustesse statistique, car le nombre de patients perdus de vue dépasse fréquemment le seuil de fragilité, suggérant que la signification statistique seule peut surestimer la stabilité des effets de traitement.

Yiru Hou, Dongyan Liu, Xuejing Zhang, Siqi Wang, Congtian Wu, Jiani Yuan, Xinxin Yan, Lanwei Guo, Huiyao Huang, Ning Li2026-09-02
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Distinguishing True Spillover Trends from Surveillance Bias in Detected Cases

Cet article soutient que distinguer les véritables tendances de débordement zoonotique du biais de surveillance nécessite une infrastructure robuste plutôt que de simples modélisations, démontrant à travers des simulations et une étude de cas sur la rage que si la direction de la tendance peut souvent être récupérée, les estimations d'amplitude sont hautement peu fiables et le désaccord entre les modèles doit être traité comme un signal critique pour le signalement.

Kendra Gilbertson, Iris Holmes, Ana Bento, Yining Sun, Caylee Falvo, Daniel Becker, Zulma Rojas-Sereno, Amanda Vicente-S (…)2026-09-02
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Structural Exposure to Research Retraction in the Global Scientific Citation Network

Cette étude utilise les données d'OpenAlex pour analyser le réseau mondial de citations scientifiques, révélant que la recherche rétractée est disproportionnellement concentrée dans le cœur de la plus grande composante connexe et présente une exposition structurelle plus élevée, particulièrement dans des domaines tels que la biochimie et la génétique, suggérant que les travaux rétractés sont plus centralement ancrés et connectés entre les communautés que les travaux non rétractés.

Zhang Bo2026-09-02