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Hierarchical Bayesian Experimental Estimation of Incremental Local Advertising Effects with Secure Aggregation and Differential Privacy

Questo articolo presenta un framework computazionale per la preservazione della privacy che combina esperimenti randomizzati in aree accoppiate, aggregazione sicura e privacy differenziale con l'inferenza bayesiana gerarchica per stimare accuratamente gli effetti incrementali della pubblicità locale e ottimizzare i budget nonostante i dati di conversione scarsi e i rigorosi vincoli di privacy.

Que Yang, Yukun Du, Yuang Hu2026-09-23
📊 statistica

Statistical Inference for the Entropy of the Transmuted Weibull Distribution under Adaptive Progressive Type-II Censored Samples

Questo articolo corregge un errore di segno nella formula dell'entropia di Shannon per la distribuzione Weibull trasmutata e sviluppa metodi completi di inferenza frequentista e bayesiana per stimare i suoi parametri e l'entropia sotto campioni di tipo II censurati progressivamente adattivi, dimostrando attraverso simulazioni e dati reali che l'approccio bayesiano generalmente supera la stima della massima verosimiglianza, specialmente per dataset piccoli o pesantemente censurati.

Shixiao Xiao, Xinyu Wu, Yanqiu Zeng, Xue Hu, Chengxi Hong2026-09-22
📊 statistica

Which disadvantaged students beat the odds in STEM? A design-consistent, fairness-audited machine learning study of 143,573 adolescents in 79 PISA 2022 education systems

Questo studio impiega un approccio di apprendimento automatico coerente con il design e sottoposto ad audit di equità sui dati PISA 2022 di 143.573 adolescenti svantaggiati in 79 sistemi educativi per identificare che, sebbene l'autoefficacia in matematica sia il più forte predittore universale della resilienza STEM, i modelli predittivi esibiscono significativi limiti di trasportabilità e pregiudizi sistematici contro le ragazze e gli studenti rurali, sottolineando la necessità di strategie di screening contestualizzate ed eque.

Omar Allohibi2026-09-22
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Dynamics, Optimal Control, and Spillover Risk of the 2026 Bundibugyo Ebola Outbreak in the Democratic Republic of the Congo

Questo studio utilizza un modello SEIDR combinato con la teoria del controllo ottimale e i dati sulla mobilità per analizzare l'epidemia di Ebola del 2026 a Bundibugyo nella RDC, identificando un numero di riproduzione di base di 1,83, determinando che un'adesione pubblica del 58,12% ai comportamenti protettivi potrebbe arrestare la trasmissione, e dimostrando che una strategia di controllo variabile nel tempo potrebbe accorciare l'epidemia di sette mesi riducendo significativamente i rischi di spillover transfrontaliero verso le nazioni africane vicine, la Francia e il Canada.

Tianmu Chen, Jiahui Li, Shengjie Lai, Yanhua Su, Qiuping Chen, Jia Rui, Zeyu Zhao2026-09-22
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Marginal Mean Weighting Through Stratification for Time-Varying Multivalued Treatments: A Monte Carlo Comparison with Inverse-Probability-Weighted Marginal Structural Models

Questo studio Monte Carlo dimostra che la ponderazione della media marginale tramite stratificazione (MMWS) offre generalmente un'alternativa più stabile e robusta alla ponderazione della probabilità inversa (IPTW) per trattamenti multivalenti nel tempo, riducendo l'errore quadratico medio, in particolare in condizioni di misspecificazione del modello, sebbene possa ancora presentare difficoltà con bias e copertura quando le assunzioni di positività vengono violate.

Ariel Linden2026-09-22
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A Dynamical Approach to Extracting Language Style Patterns using Recurrence Quantification

Questo articolo introduce il linguaggio di stile di corrispondenza basato sulla ricorrenza (rbLSM), un nuovo framework che utilizza l'analisi della quantificazione della ricorrenza per superare i limiti delle stime globali tradizionali catturando dinamicamente i modelli di sincronia linguistica a livello di turno e prevedendo esiti emotivi positivi nelle conversazioni.

Aaron Necaise, Jingjing Han, Mary Jean Amon2026-09-22
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Food-Assistance Modality, Geographic Patterning, and Child Nutrition in Rohingya Camps: A Reanalysis of Public Replication Data

Questa rianalisi dei dati pubblici sui campi rohingya rivela che, sebbene le modalità di assistenza alimentare siano fortemente influenzate da fattori geografici e istituzionali, il dataset rilasciato manca dei dettagli necessari su progettazione e allocazione per supportare affermazioni causali sull'efficacia dei programmi, limitandone l'utilità a una rivalutazione descrittiva.

Nerob Ahmed2026-09-22
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Data Driven Options Pricing using ANN: Evidence from the CRR Model

Questo articolo dimostra che le reti neurali artificiali addestrate su dati del modello Cox-Ross-Rubinstein fungono da sostituto rapido, accurato e versatile per la determinazione dei prezzi di varie tipologie di opzioni e per il calcolo delle greche, riducendo significativamente i costi computazionali per la gestione del rischio in tempo reale e la costruzione della superficie di volatilità implicita.

Arun Kumar, Pawan Kumar, Jitendra Kumar2026-09-21
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Clustering-Informed Inverse Probability Weighting Strategies for Causal Effect Estimation in Observational Studies

Questo articolo valuta e confronta il pesatura per probabilità inversa standard con due strategie basate sul clustering per la stima dell'effetto causale, dimostrando che, sebbene entrambi gli approcci basati sui cluster migliorino la robustezza rispetto alla misspecificazione di covariate omesse, le loro prestazioni relative in termini di bias, errore quadratico medio e copertura dipendono dalla struttura sottostante dei sottogruppi e dalla dimensione del campione.

Ruohui Chen, Scott Zuo, Whitney Stevens, Seth Pollack, Wenna Xi, Lucia Petito, Lihui Zhao, Hui Zhao2026-09-21