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Neural Networks for net survival estimation and prediction

Cet article introduit une approche d'apprentissage automatique utilisant un réseau de neurones artificiels logistique partiel (PLANN) adapté pour estimer et prédire la survie nette, démontrant sa flexibilité dans la gestion de structures de données complexes par rapport aux régressions traditionnelles basées sur des splines tout en notant une variance plus élevée des estimations pour les petits échantillons et en fournissant le package R `survivalPLANN` pour l'implémentation.

Thomas Ollard, Yohann Foucher2026-07-15
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Tracking Structural Evolution in Higher Education Mobility -- A Comparative Analysis of Graph Distance Metrics (Hungary, 2006--2024)

Cette étude introduit un cadre basé sur les graphon pour analyser l'évolution structurelle des réseaux de mobilité de l'enseignement supérieur en Hongrie de 2006 à 2024, démontrant que les métriques de distance spectrale et distributionnelle surpassent les statistiques traditionnelles pour capturer les changements induits par les politiques et révéler des paliers hiérarchiques de réseaux.

Zsolt T. Kosztyán, András Hosznyák, Tünde Király, Attila I. Katona, Dénes M. Kornél, Gergő Hornák2026-07-15
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Transport G-Computation: A Distributional Approach to Longitudinal Causal Inference via Optimal Transport

Cet article propose le Transport G-Computation (TGC), un nouveau cadre distributionnel combinant la g-computation longitudinale avec le transport optimal pour estimer les effets causaux de Wasserstein, lequel démontre une performance supérieure à la g-computation paramétrique dans des scénarios impliquant un feedback confusionnel et une spécification de modèle erronée, malgré des coûts de calcul plus élevés.

Yuanyuan Huang, Tianpu Feng, Jue Zhang, Xiaoxue Song, Xijun He2026-07-14
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Hamiltonian Monte Carlo from qq-deformed phase-space mechanics

Cet article introduit un cadre de Monte Carlo hamiltonien déformé en qq, motivé par la géométrie, qui utilise des différences de type Jackson pour construire un échantillonneur ajusté par Metropolis, offrant ainsi une alternative robuste au HMC classique qui évite les violations de domaine et les désajustements d'échelle tout en convergeant vers la dynamique standard lorsque q→1q \to 1.

Xiaomei Yang, Zhiliang Deng2026-07-14
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A Non-Stationary Gaussian Process Correction to the Fay-Herriot Estimator: Calibrated Uncertainty for Small Area Estimation

Cet article introduit CALIB-SAE, une correction par processus gaussien non stationnaire de l'estimateur de Fay-Herriot qui maintient une précision de prédiction ponctuelle équivalente tout en améliorant significativement l'incertitude prédictive calibrée pour l'estimation de petites zones à travers des ensembles de données géographiques simulés et réels.

SM Afsar Basha2026-07-14
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A Convex Combination of Fréchet and Weibull Distributions: Model, Estimation, and Applications

Cet article propose un modèle de mélange fini à deux composantes combinant les distributions de Fréchet et de Weibull afin d'aborder l'hétérogénéité du comportement des queues de distribution dans des domaines tels que l'hydrologie et la fiabilité, en détaillant son estimation par maximum de vraisemblance via l'algorithme EM, en validant sa performance à travers des simulations, et en démontrant son utilité pratique sur des données réelles de vitesse du vent.

Sthitadhi Das2026-07-13
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Inference for the Lorenz Curve and Gini Index under the Geometric Distribution

Cet article établit les propriétés de distribution exactes et asymptotiques des estimateurs du maximum de vraisemblance pour la courbe de Lorenz et l'indice de Gini sous la loi géométrique, fournissant un cadre inférentiel rigoureux pour les mesures d'inégalité dans les contextes discrets grâce à des dérivations sous forme fermée, des preuves de cohérence, des études de simulation et une application à des données réelles.

Abdul Sathar E I, Jolly Kumari R, Sreekumar N V2026-07-10
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Apparent criticality from common-drive aliasing in self-exciting networks

Cet article démontre que des réseaux auto-excitants pilotés par un fond non stationnaire partagé peuvent paraître critiques en raison d'un aliasing statistique de la commande externe dans la matrice d'interaction, un mécanisme qui fait que des systèmes sous-critiques sont diagnostiqués à tort comme critiques à moins que la commande commune ne soit explicitement corrigée.

Mauricio Herrera-Marín2026-07-10
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Efficient recursive data snooping for correlated observations

Cet article introduit l'Efficient Recursive Data Snooping (ERDS), une reformulation récursive exacte du data snooping itératif qui réduit considérablement les coûts de calcul pour les observations corrélées en remplaçant les redécompositions de modèles répétées par des mises à jour sous forme fermée, atteignant une réduction de 96,5 % du temps d'exécution lors du traitement de données GNSS tout en maintenant des résultats de détection identiques aux méthodes classiques.

Kunpu Ji, Yunzhong Shen, Wu Chen, Bofeng Li, Ling Yang, Xiaolong Mi2026-07-10