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Two-Level Continuous Monitoring of Work-Related Psychosocial Risk: Formalization and Simulation-Based Proof of Concept of a Sector–Individual Assessment Architecture

Questo articolo propone e simula un'architettura di monitoraggio a due livelli per i rischi psicosociali legati al lavoro che combina un indice oggettivo del carico organizzativo a livello di settore con un indice di risposta psicosociale a livello individuale, dimostrando attraverso un'analisi Monte Carlo che criteri di allerta raffinati possono ottenere un'elevata sensibilità minimizzando al contempo i falsi allarmi rispetto a una soglia ingenua.

frederico veloso2026-07-07
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A New Sine Type II Topp-Leone Frechet Distribution for Modelling Life-Time Data: Theoretical Development and Applications

Questo articolo introduce la distribuzione Sine Type II Topp-Leone Frechet (STIITLF) a tre parametri, ne deriva le principali proprietà statistiche e i metodi di stima dei parametri, e dimostra la sua superiore flessibilità e adattabilità rispetto ai modelli esistenti attraverso simulazioni Monte Carlo e applicazioni a dati reali sulla durata della vita.

Waheed Babatunde Yahya, Alhaji Mustapha Mahmud, Emmanuel Shammah Chaku2026-07-07✓ Author reviewed ⓘ
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Predicting Hospitalization Cost Overruns for Pulmonary Infections via Integrated Statistical Learning Methods

Questo studio sviluppa un quadro analitico completo che combina la selezione delle variabili basata su ABESS, la regressione logistica e i Modelli Additivi Generalizzati per identificare e interpretare accuratamente i fattori clinici e comportamentali che guidano i superamenti dei costi di ospedalizzazione per le infezioni polmonari sotto le riforme del sistema di pagamento DRG.

Tianjun Li, Ningxiang Liao, Chang Liu, Lei Huang2026-07-07
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Cross-City Comparison of Crime-Prediction Models: A Scale Confound in Aggregate Poisson Likelihood, with a Four-City Demonstration

Questo articolo dimostra che la verosimiglianza logaritmica predittiva di Poisson aggregata è una metrica fallace per il confronto di modelli di criminalità tra diverse città a causa di un confondimento di scala che favorisce le popolazioni più scarse, e propone al suo posto un quadro di valutazione superiore utilizzando la verosimiglianza pesata sugli eventi non nulli e i rapporti di calibrazione.

Varun Surapaneni2026-07-06
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Exact Differentiable Inference for Fractional Stochastic Volatility: ADavies–Harte-Reparameterized Hamiltonian Monte Carlo Posterior of the Hurst Index, with Application to the VN30 Frontier Index

Questo articolo presenta un metodo di inferenza bayesiana esatto e differenziabile per l'indice di Hurst nei modelli di volatilità stocastica frazionaria, integrando l'algoritmo di embedding circolare di Davies–Harte nell'Hamiltonian Monte Carlo, ottenendo così un'efficienza computazionale di O(Nlog⁡N)O(N \log N) e stime a posteriori non distorte che confutano l'ipotesi di volatilità rough a favore di una dinamica a memoria lunga per l'indice VN30, diversamente dalle approssimazioni di Whittle distorte.

Thanh-Phong Lam, Viet-Tam Tran2026-07-06
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Bayesian Multi-Modal Latent-State Inference for n=4 Deep-Space Crew Analogues: A Reproducible Methodology Pipeline for the NASA Artemis II Human Research Data Challenge

Questo articolo presenta una pipeline riproducibile di inferenza bayesiana dello stato latente multi-modale che identifica con successo una significativa firma del volo spaziale in un piccolo dataset di analoghi dello spazio profondo con n=4, fondendo sette modalità ad alta dimensionalità, dimostrando che l'analisi multi-modale integrata supera il rilevamento di singoli biomarcatori nel regime p >> n.

Maria Jesús Puerta angulo2026-07-06
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Assessing Methodological Distortions in the Clarivate Highly Cited Researchers List: International Comparisons and a Reform Framework

Questo articolo critica i limiti metodologici della lista Clarivate Highly Cited Researchers dimostrando come fattori quali il conteggio intero e le disparità di citazione distorcano i confronti internazionali, e propone un quadro di riforma per affrontare tali pregiudizi attraverso il conteggio frazionato, la normalizzazione per campo e una migliore disambiguazione degli autori.

F. PACHECO-TORGAL2026-07-06
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Functional Autoregressive Modeling with Exogenous Variables for Day-Ahead Electricity Price Forecasting in the Croatian Electricity Market

Questo articolo dimostra che i modelli autoregressivi funzionali con variabili esogene (FARX(p)) superano significativamente i metodi statistici e di machine learning tradizionali nella previsione dei prezzi dell'elettricità day-ahead nel mercato croato, catturando efficacemente la volatilità ad alta frequenza, le dipendenze temporali e gli effetti guidati dalla domanda.

Laila A. AL-Essa, Faheem Jan, Mehwish Tahir, Muhammad Wisal Khan2026-07-03
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Interpretable Forecasting of FIFA World Cup Tournament Progression Using Penalized Logistic Regression and Bootstrap Stability Selection

Questo studio presenta un framework di previsione interpretabile utilizzando la regressione logistica penalizzata e la selezione di stabilità bootstrap su dati storici delle squadre per prevedere la progressione della Coppa del Mondo FIFA, identificando predittori chiave come il valore di mercato e il ranking FIFA e prevedendo Argentina, Francia, Spagna, Inghilterra, Germania e Paesi Bassi come principali contendenti per il torneo del 2026.

Francis Okyere, Francis Mawutor Amuyao, Sherif Mohammed2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
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One Truncated Likelihood Expansion: Estimation, Testing, and Classification as a Single Captured-Fraction Functional

Questo articolo unifica la stima dei parametri, il test di ipotesi e la classificazione dei segnali dimostrando che tutti e tre i compiti possono essere valutati attraverso un unico funzionale — la frazione catturata di un'espansione della log-verosimiglianza in una base fissa — il quale rivela la loro efficienza condivisa, le condizioni di terminazione e l'ottimalità attraverso diverse distribuzioni, incluse quelle in cui le basi ortogonali tradizionali falliscono.

Serhii Zabolotnii2026-07-03