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Functional Autoregressive Modeling with Exogenous Variables for Day-Ahead Electricity Price Forecasting in the Croatian Electricity Market

Cet article démontre que les modèles autorégressifs fonctionnels avec variables exogènes (FARX(p)) surpassent de manière significative les méthodes statistiques et d'apprentissage automatique traditionnelles pour la prévision des prix de l'électricité à un jour dans le marché croate en capturant efficacement la volatilité à haute fréquence, les dépendances temporelles et les effets induits par la demande.

Laila A. AL-Essa, Faheem Jan, Mehwish Tahir, Muhammad Wisal Khan2026-07-03
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Interpretable Forecasting of FIFA World Cup Tournament Progression Using Penalized Logistic Regression and Bootstrap Stability Selection

Cette étude présente un cadre de prévision interprétable utilisant la régression logistique pénalisée et la sélection de stabilité par bootstrap sur des données historiques d'équipes pour prédire la progression en Coupe du Monde de la FIFA, identifiant des prédicteurs clés tels que la valeur marchande et le classement FIFA tout en prévoyant l'Argentine, la France, l'Espagne, l'Angleterre, l'Allemagne et les Pays-Bas comme principaux prétendants pour le tournoi 2026.

Francis Okyere, Francis Mawutor Amuyao, Sherif Mohammed2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
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One Truncated Likelihood Expansion: Estimation, Testing, and Classification as a Single Captured-Fraction Functional

Cet article unifie l'estimation de paramètres, les tests d'hypothèses et la classification de signaux en démontrant que ces trois tâches peuvent être évaluées par une fonction unique — la fraction capturée d'un développement de log-vraisemblance dans une base fixe — laquelle révèle leur efficacité partagée, leurs conditions de terminaison et leur optimalité à travers diverses distributions, y compris celles où les bases orthogonales traditionnelles échouent.

Serhii Zabolotnii2026-07-03
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Improving the reliability of district-level estimates ofteenage pregnancy in Malawi using small area estimation

Cette étude améliore la fiabilité des estimations de grossesses précoces au niveau des districts au Malawi en appliquant un modèle d'estimation de petites aires de Fay-Herriot à des données d'enquête de 2024 et à des variables auxiliaires du recensement de 2018, fournissant ainsi une base de preuves plus stable pour les politiques décentralisées et les interventions ciblées.

Evaristar Kudowa, Samuel O. Manda, Marc Y.R Henrion2026-07-03
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Shrinkage Estimators in Finite Mixture of Mixed Generalized Estimating Equations

Cet article propose un algorithme de moindres carrés pondérés par contraction itérative basé sur la vraisemblance pénalisée pour estimer les paramètres de modèles de mélanges finis d'équations d'estimation généralisées mixtes, traitant l'hétérogénéité de la population là où les modèles linéaires mixtes standards échouent, et valide la performance de la méthode par des simulations de Monte Carlo.

Sajjad Nezamdoust, Farzad Eskandari2026-07-03
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Integrated Yield and Demand Forecasting for Air Cargo in MEASA Emerging Markets: A Multi-Method Statistical Framework

Cet article présente un cadre statistique intégré combinant les modèles OLS, SUR, ARIMAX et Random Forest au sein d'un environnement Power BI afin d'améliorer la prévision du rendement et de la demande du fret aérien dans les marchés émergents de la zone MEASA en abordant les perturbations géopolitiques, les interactions non linéaires du coefficient de remplissage et la dynamique du mix de marchandises, tout en jetant un pont mathématique entre la modélisation académique et les indicateurs de reporting commerciaux.

Shaista Kanwal2026-07-02
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Stability and Interrelationships of Classical Test Theory Indicators Under Varying Difficulty Conditions: A Monte Carlo Simulation Study

Cette étude de simulation de Monte Carlo démontre que sous l'indépendance structurelle, les indicateurs au niveau des items de la Théorie Classique des Tests présentent des relations mathématiquement déterminées — telles que l'équivalence fonctionnelle parfaite des statistiques d'items binaires et la stabilité des corrélations discrimination-total à travers les niveaux de difficulté — tandis que la fiabilité au niveau du test demeure faible en raison de l'absence de covariance inter-items.

Ammar Yasser2026-07-02
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Logistics-driven proactive drone epidemic intervention model

Cet article propose un modèle d'intervention épidémique proactive piloté par la logistique qui intègre un cadre mathématique RM-SIR à un système de livraison par drones intelligents afin de permettre une planification des ressources précise et priorisant les zones rurales, transformant efficacement la logistique d'une fonction de transport passive en un outil de contrôle épidémique actif qui réduit considérablement les pics et la durée des épidémies tout en maintenant une grande rentabilité.

Jiaen Zheng2026-07-02
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Statistical Advances in Nonparametric Estimation through Artificial Intelligence Techniques

Cet article passe en revue l'intégration théorique et pratique des techniques d'intelligence artificielle, telles que l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement, dans l'estimation non paramétrique afin de relever les défis de la haute dimensionnalité et des dépendances complexes dans des domaines tels que la médecine et l'économie, tout en examinant de manière critique les compromis entre l'interprétabilité, le coût computationnel et les garanties statistiques.

Sthitadhi Das2026-07-02
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Accurate mean-field predictions for cognitively grounded social influence dynamics with confirmation bias

Cet article démontre que des modèles multi-agents cognitivement détaillés de l'influence sociale avec un biais de confirmation peuvent être réduits avec précision à un système de champ moyen de faible dimension et analytiquement traitable, qui capture la transition du consensus vers la polarisation et fournit un test de stabilité simple pour diagnostiquer la brisure de symétrie.

Sven Banisch, Joris Wessels2026-07-02