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Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods

Questo articolo introduce BayesMBAR, una generalizzazione bayesiana del metodo multistate Bennett acceptance ratio (MBAR) che calcola le distribuzioni a posteriori dell'energia libera per fornire stime dell'incertezza più accurate e consentire l'incorporazione di conoscenze pregresse, come la regolarità della superficie, nei calcoli dell'energia libera.

On the statistical analysis of grouped data: when Pearson $χ^2$ and other divisible statistics are not goodness-of-fit tests

Questo articolo contesta la comune assunzione secondo cui le statistiche divisibili come il $\chi^2$ di Pearson fungano da test di bontà di adattamento efficaci in regimi di dati sparsi con molti bin, proponendo invece un quadro unificante che rivela i limiti dei metodi esistenti e offre alternative modificate e più potenti insieme a nuovi test privi di distribuzione.

Spectral fluctuations and crossovers in multilayer network

Questo articolo utilizza la Teoria delle Matrici Casuali per investigare le fluttuazioni spettrali nelle reti multistrato, dimostrando che le caratteristiche statistiche universali persistono attraverso diverse configurazioni di connettività e modellando con successo il crossover tra le statistiche degli strati indipendenti e quelli completamente accoppiati, con applicazioni validate su strutture proteiche reali.

Vector Space of Cycles

Questo articolo introduce un framework variazionale che rappresenta le interazioni dirette come flussi di archi su un complesso simpliciale per estrarre uno spazio di Hilbert a bassa dimensionalità di cicli armonici persistenti, consentendo l'inferenza statistica scalabile e rivelando una riproducibile organizzazione ricorrente su larga scala in sistemi ad alta dimensionalità come i dati fMRI umani che i metodi tradizionali a coppie non colgono.

Reweighting Adversarial Networks for Unbinned Unfolding

Questo articolo introduce la Reweighting Adversarial Network (RAN), una nuova tecnica di unfolding non binata che utilizza una funzione di riponderazione a livello di particella guidata da un critico di Wasserstein per superare i limiti di sovrapposizione del supporto e superare i metodi allo stato dell'arte in termini di accuratezza ed efficienza computazionale.

PoissonRatioUQ: An R package for band ratio uncertainty quantification

Il documento presenta **PoissonRatioUQ**, un pacchetto R progettato per la modellazione bayesiana e la quantificazione dell'incertezza dei rapporti di conteggio concentrandosi sul rapporto tra le medie di Poisson, offrendo opzioni flessibili sia per dati spaziali che non spaziali, nonché una gestione specializzata per le trasformazioni del rapporto di intensità.

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Worldwide clustering of the corruption perception

The Role of Source Geometry and Atmospheric Propagation in Global Bolide Infrasound Detectability

Questo articolo analizza 623 eventi di bólidi dal 2007 al 2025 per dimostrare che la rilevabilità degli infrasuoni è governata principalmente dalla geometria di entrata, favorendo specificamente angoli più ripidi e il deposito di energia a quote più basse, mentre la propagazione atmosferica e i livelli di energia agiscono come fattori modulanti secondari.

A practical methodology for $\Lambda$ global polarization extraction in fixed-target experiments

Questo articolo propone e valida una metodologia pratica per eliminare i bias nelle misurazioni della polarizzazione globale di $\Lambda$ causati dall'accettanza asimmetrica dei detector negli esperimenti di collisioni heavy-ion a target fisso, consentendo così studi più accurati della dinamica dello spin attraverso il diagramma di fase della QCD.