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Auxiliary-Enhanced Survey Calibration: A Novel Framework for Reject Inference under Sample Selection Bias

Questo articolo propone un nuovo framework di calibrazione basato su indagini potenziate da variabili ausiliarie per l'inferenza sui rifiuti che evita il degrado delle prestazioni dei metodi di imputazione tradizionali tramite la riponderazione dei richiedenti accettati per farli corrispondere ai totali della popolazione, dimostrando così di essere consistente e asintoticamente normale e migliorando significativamente la calibrazione del rischio della popolazione e mantenendo il potere discriminante in presenza di misspecificazione del modello.

Abderrahim EL AMRANI, Badreddine BENYACOUB, Mohammed EL HAJ TIRARI2026-07-08

📊 statistics

An Interpretable Statistical Learning Framework for Binary Classification: An Application to Student Stress Prediction

Questo studio propone e valida un framework di apprendimento statistico interpretabile che integra la regressione penalizzata, la selezione di stabilità tramite bootstrap e l'apprendimento automatico spiegabile basato su SHAP per prevedere accuratamente lo stress degli studenti, identificando predittori chiave quali la pressione degli esami e le ore di sonno garantendo al contempo la trasparenza e la riproducibilità del modello.

Francis Okyere2026-07-08

📊 statistics

The Socio-Evolutionary Algorithm: trust, imitation and exploration in repeated adaptive decisions

Questo studio introduce il framework Socio-Evolutionary Algorithm (SEA), che modella l'equilibrio tra fiducia, imitazione ed esplorazione nelle decisioni adattive ripetute, e ne valida le prestazioni competitive e l'interpretabilità attraverso dieci coorti eterogenee in un compito di allocazione del debito.

Do-Yeong Kim2026-07-08

📊 statistics

An index to quantify the disparity between coauthorship and individual’s scientific impact

Questo articolo propone il Coauthorship Disparity Index (CDI), una nuova metrica progettata per quantificare lo squilibrio tra l'impatto scientifico di un autore e il numero dei suoi coautori su articoli con h-core, aiutando così a identificare casi di abuso di coautoria come la gift o la guest authorship.

Shaibu Mohammed2026-07-08

📊 statistics

Dependence Geometry and Simulation Across Precipitation Fields

Questo studio introduce un framework di geometria della dipendenza che combina le costruzioni di coppie copula con i modelli di Markov nascosti per analizzare e simulare i complessi pattern di dipendenza spaziale e temporale dei campi di precipitazione utilizzando dati multi-sito provenienti dalla Germania meridionale.

Tapiwa Edward Chida, Nadarajah Ramesh, Christian Onof2026-07-08

📊 statistics

The windowEM algorithm

Il documento propone l'algoritmo windowEM, una variante stocastica del metodo EM che suddivide i dati in blocchi disposti su un cerchio per generare una popolazione di stime tramite aggiornamenti sequenziali e smoothing a finestra mobile, offrendo così garanzie di convergenza e potenziale prevenzione dell'over-fitting.

Carsten Wiuf, Malthe Sebro Rasmussen2026-07-07

📊 statistics

Beyond Rules of Thumb: A Quantitative Confidence Framework for Central Limit Theorem Applicability

Questo articolo introduce un quadro quantitativo basato su simulazioni che sostituisce le regole informali sulla dimensione del campione con regioni di confidenza calibrate empiricamente nel piano asimmetria–dimensione del campione per determinare rigorosamente l'applicabilità del Teorema del Limite Centrale sia per set di dati continui che discreti.

Linsen Liu2026-07-07

📊 statistics

Adaptive Tail Correction for Extreme Value Modelling: A Power Log Hybrid Extension of the GEV Distribution

Questo articolo propone la PLH-GEV, un'estensione Power Log Hybrid flessibile della distribuzione Generalized Extreme Value che corregge adattivamente la rigidità della coda di sopravvivenza per migliorare significativamente l'accuratezza dei quantili estremi nei dataset finanziari e assicurativi, tornando al modello classico quando non è necessario.

Arslan Khalid, Ishfaq Ahmed, Ibrahim Mufrah Almanjahie2026-07-07

📊 statistics

Properties and Statistical Inference for the Standard Gram--Charlier Type A Distribution and Its Exponentiated Version

Questo articolo deriva le proprietà fondamentali, inclusi i termini di normalizzazione, le funzioni generatrici e le relazioni tra i momenti, per la distribuzione standardizzata di Gram–Charlier di Tipo A e la sua versione esponenziata, affrontando al contempo limitazioni quali il problema della non negatività delle espansioni troncate.

Sthitadhi Das, Subhrajit Saha2026-07-07

📊 statistics

Analytical Validation of Wistats v3.0 Through Comparison With SPSS and scikit-learn

Questo studio convalida l'accuratezza analitica di Wistats v3.0 dimostrando la sua completa concordanza con software statistici consolidati (SPSS) e librerie di machine learning (scikit-learn) attraverso diversi scenari analitici, confermando la sua affidabilità come piattaforma incentrata sull'utente per la reportistica scientifica automatizzata e pronta per la pubblicazione.

Levent Korkmaz2026-07-07

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