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📊 statistiques

Approximate Sampling for Randomization Tests: A Total-Variation Certification Framework

Cet article introduit un cadre de certification par variation totale pour évaluer les échantillonneurs approximatifs destinés à la randomisation par grappes sous contrainte de covariables, démontrant sur un banc d'essai fixe et des extensions synthétiques que les approximations quantiques et classiques actuelles s'écartent souvent de manière significative des cibles exactes, gonflant ainsi les taux d'erreur de type I et modifiant les p-valeurs dans les tests de randomisation.

Mohamed Faisal Sindhi, Hammaz Buksh2026-10-13
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Population-Aware Bayesian Fairness in AI under Complex Survey Designs

Cet article propose un cadre de justice bayésien sensible à la structure de la population qui intègre la pondération des enquêtes complexes, le regroupement partiel hiérarchique et le calibrage de l'incertitude pour estimer et certifier avec précision les disparités de groupe dans les systèmes prédictifs, démontrant par des simulations et des données réelles que l'omission de la conception de l'enquête conduit à des conclusions biaisées en matière d'équité.

Debashis Chatterjee2026-10-13
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Adaptive Functional Principal Component Forecasting of Cross-Sectional ETF Return Distributions in Wasserstein Space

Cet article propose un cadre de prévision par composantes principales fonctionnelles adaptatif dans l'espace de Wasserstein pour les distributions de rendements transversaux des ETF, démontrant que la combinaison d'une ancre autorégressive FPCA forte avec soit une correction des résidus par quantiles sélectionnés, soit une dynamique de score globale, produit des améliorations modestes mais stables par rapport aux alternatives standards et instables.

Çağlar Sözen, Mervenur SÖZEN2026-10-13
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Adaptive Mortality Drift for Short-Horizon Forecasting of Under-Five Mortality in West Africa: Model Development, Monte Carlo Validation, Robustness, and a 16-Country Application

Cet article introduit et valide un modèle de dérive de mortalité adaptative (AMD) qui surpasse divers modèles de référence statistiques et d'apprentissage automatique pour la prévision des tendances de mortalité infantile à court terme dans 16 pays d'Afrique de l'Ouest en estimant dynamiquement la persistance de la mortalité et en démontrant sa robustesse par des simulations de Monte Carlo.

Mumini Idowu Adarabioyo2026-10-12
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Stress-testing post-market medical-device reporting signals: an empirical study of temporal, entity-label and comparator robustness in FDA MAUDE

Cette étude empirique des données MAUDE de la FDA démontre que les signaux de disproportionnalité positive sur de larges périodes sont souvent méthodologiquement instables, nécessitant des tests de résistance temporels, de labels d'entités et de comparateurs pour distinguer les modèles de signalement robustes des artefacts avant de tirer des conclusions sur la sécurité des dispositifs.

Donglin Xu, Zhen Yu, Ang Li, Zengkun Liu, Qiduo Chen, Jing Liu, Hourong Sun2026-10-12
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Disease spread in compartmental spaces: Markov and semi-Markov population models

Cet article propose un cadre stochastique utilisant des modèles de population de Markov fermés et de semi-Markov ouverts pour analyser la transmission de maladies infectieuses dans des espaces compartimentés interconnectés en tenant compte de la structure spatiale, de la mobilité individuelle et des distributions générales du temps de résidence.

Brenda Ivette García-Maya, Yehtli Morales-Huerta, Raúl Salgado-Garcia2026-10-12
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When Better Writing Changes the Order: A Monte Carlo Study of Rank Reversals and Selection Instability in AI-Assisted L2 Writing Assessment

Cette étude de Monte Carlo démontre que, bien que les améliorations de l'écriture assistées par l'IA ne préservent pas automatiquement les classements de compétence relatifs des apprenants, les inversions de rang et l'instabilité de sélection qui en résultent varient considérablement selon le mécanisme d'assistance, les gains ciblant les faiblesses causant des erreurs d'ordonnancement substantielles et des déclins de l'exactitude de la sélection qui ne peuvent être pleinement corrigés par un étalonnage des scores du produit seul.

Tan Nguyen Huynh Si2026-10-12
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The Statistical Price of Unknown Geometry in In-Context Regression

Cet article établit que dans la régression en contexte gaussienne avec une seule observation étiquetée, le coût statistique de l'estimation de la géométrie de tâche inconnue est distinct de et strictement positif par rapport au coût de la sélection d'une action géométrique sans retour de l'étiquette, révélant que le retour de l'étiquette procure un avantage unique pour réduire le regret d'approximation bayésienne même lorsque le risque total diminue avec davantage de données de référence.

Jufeng Li, Wenjie Li2026-10-12