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Inference for the Lorenz Curve and Gini Index under the Geometric Distribution

Questo articolo stabilisce le proprietà distributive esatte e asintotiche degli stimatori di massima verosimiglianza per la curva di Lorenz e l'indice di Gini sotto la distribuzione geometrica, fornendo un rigoroso quadro inferenziale per le misure di disuguaglianza in contesti discreti attraverso derivazioni in forma chiusa, prove di consistenza, studi di simulazione e applicazione su dati reali.

Abdul Sathar E I, Jolly Kumari R, Sreekumar N V2026-07-10
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Efficient recursive data snooping for correlated observations

Questo articolo introduce l'Efficient Recursive Data Snooping (ERDS), una riformulazione ricorsiva esatta del data snooping iterativo che riduce significativamente i costi computazionali per le osservazioni correlate sostituendo le ripetute ridecomposizioni del modello con aggiornamenti in forma chiusa, ottenendo una riduzione del tempo di esecuzione del 96,5% nell'elaborazione di dati GNSS pur mantenendo risultati di rilevamento identici ai metodi classici.

Kunpu Ji, Yunzhong Shen, Wu Chen, Bofeng Li, Ling Yang, Xiaolong Mi2026-07-10
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Exponential-Type Probability Bounds for Ordered Spacings Across Common Distributions

Questo articolo stabilisce limiti di concentrazione unificati di tipo esponenziale per gli spazi ordinati attraverso un insieme diversificato di distribuzioni — incluse uniformi, esponenziali, normali, ipergeometriche, Beta e Gamma — sfruttando le tecniche di Chernoff–Hoeffding e le trasformazioni dell'integrale di probabilità per analizzare come la geometria della coda influenzi la nitidezza del limite.

STHITADHI DAS2026-07-10
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Machine Learning Analysis of Socioeconomic Stratification and Health Vulnerability in the United States

Utilizzando una pipeline di apprendimento automatico supervisionato su un dataset sintetico calibrato sui sondaggi nazionali statunitensi, questo studio dimostra che i fattori socioeconomici strutturali, in particolare l'istruzione e la classe occupazionale, sono i predittori dominanti della vulnerabilità sanitaria — spiegando l'82% dell'importanza delle caratteristiche e supportando la teoria della causa fondamentale rispetto alle spiegazioni comportamentali.

Tamim Anowar2026-07-10
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HS3: A Descriptive, Interoperable Serialization Standardfor Statistical Models in High-Energy Physics

Questo articolo introduce HS3, un nuovo standard di serializzazione per modelli statistici nella fisica delle alte energie, indipendente dall'implementazione, leggibile dall'uomo ed estensibile, progettato per superare i limiti dei formati esistenti consentendo l'interoperabilità leggibile dalle macchine, la preservazione a lungo termine e i principi dei dati FAIR attraverso diversi framework software.

Carsten Burgard, Oliver Schulz, Giordon Stark, Jonas Rembser, Simon Cello, Cornelius Grunwald2026-07-10
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Inferring Optimised Pregnancy Conception Dates from Multiple Gestational Age Estimates: A Hybrid Anomaly Detection and Linear Mixed Model Approach

Questo studio dimostra che un approccio ibrido che combina l'anomaly detection tramite Isolation Forest con la modellazione a effetti misti lineari può sintetizzare date di concepimento della gravidanza affidabili e ottimizzate da dati clinici di routine conflittuali in contesti a scarse risorse, superando efficacemente la mancanza di ecografie precoci e l'incoerenza nella tenuta dei registri.

Mercy Chepkirui, Stephanie Dellicour, Benard Omondi, Kennedy Maube, Gerald Ongayo, Michael Alaw, Benard Asuke, Titus Och (…)2026-07-09
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Covariance-Aware Compromise Allocation in Multivariate Stratified sampling under Nonlinear Constraints

Questo studio propone un framework di allocazione di compromesso consapevole della covarianza per il campionamento stratificato multivariato sotto vincoli non lineari di budget e tempo, dimostrando attraverso l'analisi numerica che l'incorporazione delle interazioni di covarianza produce allocazioni di campione ottimali e una precisione migliorata rispetto ai metodi tradizionali.

Shuaibu Idris Adam, Quazzafi Rabbani2026-07-09
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Markov-Switching Regime Dynamics of Maternal Mortality in Kenya: A State-Dependent Analysis of Health System Transitions with Bootstrap Uncertainty Quantification (2000-2023

Questo studio impiega un modello a commutazione di Markov a due stati con quantificazione dell'incertezza tramite bootstrap sui dati sulla mortalità materna del Kenya per il periodo 2000–2023 per rivelare distinti regimi di mortalità alta e bassa guidati da cambiamenti strutturali del sistema sanitario, dimostrando che la traiettoria della salute materna del paese è caratterizzata da cambiamenti di regime persistenti piuttosto che da un trend lineare continuo.

ROBERT NYABWANGA2026-07-09
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A Dynamic Huber-Weighted Adaptive EWMA Max-M Statistic for Simultaneous Multivariate Process Monitoring

Questo studio propone una statistica Max-M EWMA adattiva con pesatura Huber dinamica che supera i modelli tradizionali nel rilevare simultaneamente scostamenti del processo multivariato sia minori che maggiori, regolando dinamicamente i parametri di smoothing in base all'entità della deviazione, come validato attraverso simulazioni e dati industriali di clinker di cemento.

Muhammad Ahsan, Latifatuz Zulfa, Muhammad Mashuri, Syafi’ Bariq’ Syihabuddin Hidayatullah, Muhammad Hisyam Lee2026-07-09