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📊 statistica

Variance-Calibrated Adjusted Two-Sample Blockwise Empirical Likelihood for the Difference of Means

Questo articolo sviluppa un metodo di verosimiglianza empirica a blocchi aggiustata e calibrata sulla varianza per confrontare le medie di due serie temporali debolmente dipendenti, dimostrando che esso corregge efficacemente i disallineamenti della varianza e le restrizioni dell'inviluppo convesso per ripristinare la copertura nominale, in particolare quando si utilizza un numero fisso di blocchi sempre più lunghi in cui la statistica segue una legge di riferimento gaussiana non di Wilks.

Reinis Alksnis, Janis Valeinis2026-09-04
📊 statistica

A Log-Gaussian Cox process framework for zone-free probabilistic seismic hazard assessment in Sumatra

Questo articolo propone un quadro di valutazione della pericolosità sismica probabilistica privo di zone per Sumatra che integra un processo di Cox log-gaussiano con covariate tettoniche e un modello di scosse di assestamento ETAS, dimostrando che questo approccio produce accelerazioni di progetto significativamente più elevate rispetto agli attuali codici indonesiani eliminando i confini arbitrari delle zone sorgente.

Irwan Endrayanto Aluicius, Nanang Susyanto, Wiwit Suryanto, Dwi Ertiningsih, Fajar Adi-Kusumo2026-09-03
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A Decision Rule for Multi-null Multinomial Testing via Jensen-Shannon Geometry

Il documento introduce MN2, una regola decisionale unificata per il test multinomiale multi-nulla che sfrutta la geometria di Jensen-Shannon per ottenere il calcolo esatto del p-value, il controllo dell'errore di Tipo I a campioni finiti e una potenza superiore nei regimi sparsi rispetto al test indipendente standard con correzione di Holm.

Álvaro Egaña, Camilo Ramírez, Alejandro Ehrenfeld, Gonzalo Díaz, Felipe Navarro, Jorge F. Silva2026-09-03
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T_root by Default: A Reporting Standard for Independence in Contingency Tables

Questo articolo sostiene che i default attuali dei software statistici per le tabelle di contingenza siano fondamentalmente errati a causa della scarsa calibrazione in presenza di dati sparsi o eterogenei, e propone di sostituirli con una nuova statistica a forma chiusa singola, chiamata T_root, che offre un controllo della dimensione e una potenza superiori senza richiedere metodi di ricampionamento.

William J. Dwyer2026-09-03
📊 statistica

A Variance-Reduction Framework for Practical Event-Based Monte Carlo PSHA

Questo articolo introduce un framework di riduzione della varianza basato sulla Rao-Blackwellizzazione per l'analisi probabilistica del rischio sismico basata su eventi che elimina il campionamento residuo non necessario dei movimenti del suolo per produrre stime del rischio più stabili ed efficienti, unificando al contempo il metodo con le formulazioni classiche ed estendendolo al campionamento per importanza adattivo.

Rajesh Rupakhety2026-09-03
📊 statistica

A Simulation Study on the Stability and Recovery Behaviour of a Relative Belief Ratio Filter for Binary Feature Selection

Questo studio di simulazione dimostra che il filtro Relative Belief Ratio (RBR) generalmente supera altri metodi di selezione delle caratteristiche nel recuperare caratteristiche binarie informative e nel mantenere la stabilità della selezione quando le dimensioni del campione sono almeno 100 e i segnali di posizione marginale sono chiari, sebbene le sue prestazioni diminuiscano in presenza di distribuzioni a code pesanti o bimodali dove metodi come Information Gain o Boruta sono più efficaci.

Maher Emarly, Ayman Alzaatreh, Luai Al-Labadi, Firuz Kamalov2026-09-03
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Auditing longitudinal data across institutional regimes: a graph-based compatibility protocol with evidence from Tunisia

Questo articolo propone un protocollo di audit basato su grafici che distingue tra scostamenti di livello e cambiamenti di forma per garantire la validità amministrativa e la compatibilità di dataset longitudinali accorpati attraverso diversi regimi istituzionali, dimostrandone l'efficacia attraverso un'analisi della transizione economica della Tunisia dal 2000 al 2019.

Takashi Matsuhisa2026-09-02
📊 statistica

From First Principles to Latent-Space Alignment: A Process-Validity Theory of Delphi and the Foundations of Consensus under Uncertainty

Questo articolo stabilisce un quadro matematicamente rigoroso e operatore-teorico per il metodo Delphi che dimostra come la validità epistemica dipenda da specifiche proprietà strutturali del processo di consenso, dimostrando attraverso esperimenti computazionali che le metriche di accordo convenzionali spesso mascherano fenomeni di "collasso del modello" in cui un consenso superficiale coesiste con una perdita catastrofica di disaccordo legittimo e un aumento dell'errore.

Renjie He2026-09-02