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New approach for estimating socioeconomic indicators in small-areas with sparse samples and high within-region heterogeneity: application in the Peruvian Amazon

Cette étude démontre que les modèles d'estimation bayésienne en petites zones exploitant les données des Enquêtes Démographiques et de Santé et des recensements peuvent générer des estimations socio-économiques robustes, à échelle fine et temporellement cohérentes pour des régions éparses et hétérogènes comme l'Amazonie péruvienne, révélant ainsi des liens spatiaux critiques entre la pauvreté, l'éducation et la charge de la malaria qui sont souvent occultés dans les analyses traditionnelles à large échelle.

Jose Matta-Chuquisapon, Julianne Meisner, Sergio E. Recuenco2026-10-09
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Novel Screening Methods for Binary Outcomes with Rare Events

Cet article introduit et valide deux nouvelles méthodes de criblage, Rare-Screening et Firth-ttScreening, conçues pour améliorer la détection des sites CpG associés à des événements binaires rares dans les études d'association de l'épigénome à haute dimension, démontrant une sensibilité supérieure par rapport aux approches traditionnelles FDR et Bonferroni.

Mohammad Nahian Ferdous Abrar, Hongmei Zhang, Meredith Ray, Yuanjin Liu, Hasan Arshad, Yu Jiang2026-10-09
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Benchmarking machine learning against a regulatory rule-based baseline for drinking-water compliance classification

Cette étude démontre que, pour la classification de la conformité de l'eau potable, les modèles d'apprentissage automatique ne peuvent surpasser une base de référence réglementaire basée sur des règles car les seuils définis par le domaine capturent déjà la quasi-totalité du signal disponible, soulignant que l'affinement des règles réglementaires et la mise en œuvre de stratégies de consensus sont plus efficaces que la sélection de modèles.

Aljaž Sovič, Barbara Hribar Lee, Zoran Bosnić2026-10-09
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Testing Governance Mediation with Multi-Edition City Indices: A Simulation-Validated Pipeline with a Confounding Diagnostic and Sensitivity Analysis

Cet article présente et valide un pipeline ouvert en huit étapes pour l'analyse de médiation sur des indices urbains multi-éditions, démontrant par des simulations approfondies que, tandis que les méthodes standards souffrent d'une inflation des erreurs de type I et d'un biais sévère dû à des facteurs de confusion non observés ou variant dans le temps, une combinaison de bootstrap par grappes de villes, de modèles à effets fixes bidirectionnels et d'analyse de sensibilité par corrélation des résidus fournit un protocole robuste pour des affirmations de médiation de gouvernance fiables.

Kamal Abdelgowad, Baher ElShaarawy, Muhammad Essa, Asra Mehar, Kiran Kumar2026-10-09
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The Synergy Framework: A Four-View, Domain-Self-Calibrated Instrument for Measuring the Structure of Complex Systems

Ce document présente le Cadre de Synergie, un instrument à quatre vues et auto-calibré par domaine qui intègre le couplage structurel, l'organisation multibody, la stabilité dynamique et la récupération de perturbation pour mesurer les systèmes complexes tout en signalant explicitement les modes de défaillance et en évitant les dépendances à vue unique.

Wenlong Li2026-10-09
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Spatially Correlated Measurement Error: Bias Amplification and Identification via Higher-Order Spatial Lags

Cet article démontre que l'erreur de mesure spatialement corrélée amplifie le biais d'atténuation et invalide les variables instrumentales standards, proposant un estimateur GMM à retard spatial d'ordre supérieur qui exploite des conditions de mélange géométrique pour parvenir à une réduction significative du biais et à une inférence valide, comme le valident des simulations et une application aux infrastructures tunisiennes.

mohamed riadh cherif2026-10-09
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Classical and Bayesian Estimation of WeibullParameters Under Fuzzy Data Using Alpha Cuts

Cet article propose et évalue des méthodes classiques et bayésiennes pour estimer les paramètres de la distribution de Weibull à l'aide de données floues par l'usage de α\alpha-coupures, démontrant, à travers des simulations et une application en conditions réelles, que ces approches offrent une précision compétitive et révèlent des comportements uniques dans l'estimation du paramètre de forme par rapport aux méthodes sur données nettes.

Naresh Matta, Nagamani Nadiminti2026-10-09
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When National Happiness and Suicide Mortality Diverge: Explainable Machine Learning, Anomaly Detection, and Panel Evidence from 161 Countries

Cette étude emploie l'apprentissage automatique explicable et des données de panel provenant de 161 pays pour démontrer que la satisfaction de vie nationale et la mortalité par suicide divergent souvent en raison de facteurs tels que le chômage et la consommation d'alcool, révélant des profils de pays à haut risque spécifiques tout en mettant en garde contre la confusion entre les modèles statistiques agrégés et les mécanismes causaux individuels.

Young-Chool Choi2026-10-08
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A Relational Matrix Representation of Positive Ratio-Scale Systems: Theory, Statistical Inference, and Applications to Anthropometry

Cet article introduit la Matrice de Relation Anthropométrique (ARM) et l'Indice de Stabilité Structurelle Anthropométrique (ASSI) en tant que nouveau cadre structurellement complet pour représenter et inférer statistiquement l'organisation proportionnelle des systèmes à échelle de rapport positifs, offrant une approche complémentaire aux méthodes multivariées traditionnelles avec de larges applications dans des domaines allant de l'anthropométrie à l'ingénierie.

Suresh Deman2026-10-08
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Constructing a Spatial Public Service Availability Index (PSAI) for a Developing-Country Context: Development and Spatial Application in Bangladesh

Cette étude développe un Indice de Disponibilité des Services Publics Spatiaux (PSAI) pour les 64 districts du Bangladesh en intégrant les données de recensement et d'OpenStreetMap à travers six domaines de services, révélant des disparités spatiales significatives avec Dhaka obtenant le score le plus élevé et Rangamati le plus bas, tout en trouvant seulement des preuves faibles de regroupement spatial statistiquement significatif parmi les districts à haute disponibilité.

Sk Md Jannatul Na, Ahad Kanak Prottay, Vargob Paul, Shazed Hossain Chamok, S M Tafsirul Islam2026-10-08