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An Empirical Comparison of Statistical Methods for Estimating EQ-5D Health State Utilities in Rheumatoid Arthritis Clinical Trials for Economic Modelling

Questo studio confronta empiricamente i modelli a effetti misti lineari, le equazioni di stima generalizzate e i modelli misti a due parti per stimare le utilità EQ-5D nei trial sull'artrite reumatoide, riscontrando che, sebbene i modelli misti a due parti producano stime di utilità inferiori, la scelta del metodo ha un impatto minimo sulle conclusioni complessive di costo-efficacia.

Jiajun Yan, Eleanor Pullenayegum, Shun Fu Lee, Feng Xie2026-07-30
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Bayesian Inference for Multi-Source Binary Data with Selection and Measurement Error

Questo articolo introduce un framework di modellazione bayesiana che affronta congiuntamente gli errori di classificazione errata e di selezione in dati binari multi-fonte, dimostrando attraverso simulazioni e analisi empirica che, sebbene l'errore composito possa essere identificato in modo robusto, la sua decomposizione accurata in componenti specifiche richiede indicatori validi, variabili ausiliarie e prior informativi.

Santiago Gómez-Echeverry, Arnout van Delden, Ton de Waal, Dimitris Pavlopoulos2026-07-30
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A General Framework for Stability Assessment of Non-Deterministic Prediction Models

Questo articolo propone un quadro generale per quantificare la stabilità dei modelli di predizione non deterministici attraverso esiti metrici, categorici e ordinali, introducendo misure di stabilità basate sui dati e basate sul modello che superano i limiti dei metodi esistenti, quali la loro incapacità di gestire singoli oggetti di test e la loro sensibilità alla composizione dei dati.

Thomas Martin Lange, Armin Otto Schmitt, Felix Heinrich2026-07-30
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A Sequential Tour-Based Mode Choice Framework with GPS-based Data: Integrating Machine-Learning-Derived Features into Mixed Logit and MNL Models

Questo studio sviluppa un framework sequenziale di scelta del mezzo di trasporto basato sui tour per Sydney utilizzando dati GPS e caratteristiche derivate dal machine learning, dimostrando che i modelli Mixed Logit migliorano significativamente la previsione per le componenti interdipendenti dei tour e che il framework rimane robusto rispetto all'incertezza di stima a monte, convalidando così l'uso di input simulati per la previsione pratica della domanda di trasporto.

Mostafa Rahimi, Maliheh Tabasi, Abdul Rawoof Pinjari, Taha Hossein Rashidi2026-07-30
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Ablation Study of Class Imbalance Techniques for Credit Default Prediction with SHAP-based Explainability Analysis

Questo studio dimostra che nei compiti di previsione del default creditizio, il parametro integrato `scale_pos_weight` di XGBoost supera significativamente la tradizionale tecnica di resampling SMOTE in termini di recall, evidenziando che la strategia ottimale per gestire lo sbilanciamento delle classi dipende dal classificatore specifico utilizzato piuttosto che da un metodo di resampling universale.

Atharv Tiwari2026-07-30
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Clinical Risk-Weighted Evaluation of ICU Mortality Prediction Models on MIMIC-IV

Questo articolo propone il Clinical Risk-Weighted Score (CRWS), una nuova metrica che disaccoppia le penalità per i falsi negativi e i falsi positivi per riflettere meglio le priorità cliniche, dimostrando attraverso l'analisi di MIMIC-IV che esso altera significativamente le classifiche dei modelli e rivela maggiori vantaggi clinici per gli algoritmi con le prestazioni migliori rispetto al tradizionale punteggio F1.

Aman Chandra H, Abhijna Shivaprakash, Amrutha Sachin Nagvekar, Spandana Sujay, Nagaraja J2026-07-29
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Recovering Parametric Inference for Skewed, Small-Sample, and Heteroscedastic Data: The Coefficient-of-Variation Screen and the Log-Scale Variance Ratio (ρ)

Questo articolo propone un quadro pratico che utilizza statistiche di sintesi per lo screening di asimmetria ed eteroschedasticità tramite il coefficiente di variazione e il rapporto di varianza su scala logaritmica, consentendo ai ricercatori di recuperare un'inferenza parametrica valida e più potente per dati clinici a piccoli campioni in cui i test di normalità tradizionali falliscono e i t-test standard sono carenti.

William J. Dwyer2026-07-28
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T_root: A Comprehensive Closed-Form Statistic for Independence in Sparse and Heterogeneous Contingency Tables

Il documento introduce TrootT_{root}, una nuova statistica in forma chiusa e priva di parametri che ottiene una calibrazione accurata della dimensione e una potenza robusta per testare l'indipendenza nelle tabelle di contingenza attraverso un ampio intervallo di sparsità ed eterogeneità marginale, unificando ed eccellendo efficacemente rispetto ai metodi esistenti come il chi-quadrato di Pearson e la statistica di Cressie-Read, fornendo al contempo una soluzione deterministica senza la necessità di permutazioni o bootstrap.

William J. Dwyer2026-07-28
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The Generalized Moment-Transmuted Cauchy Distribution: A Heavy-Tailed Family with Controllable Finite Moments

Questo articolo introduce la distribuzione Cauchy Generalizzata Momento-Trasmutata (GMTC), un modello a coda pesante flessibile che supera il limite della classica distribuzione di Cauchy di momenti inesistenti incorporando un parametro di forma per controllare il comportamento della coda e garantire momenti finiti, fornendo al contempo un'analisi completa delle sue proprietà, dei metodi di stima e delle applicazioni pratiche.

STHITADHI DAS2026-07-28