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📊 statistica

Choosing Among Randomized Design Families for Implementation Strategy Trials: A Question-Driven Framework with Practical Tools and Exemplars

Questo articolo presenta un quadro pratico, guidato da domande, e i relativi strumenti per orientare i ricercatori nella selezione della famiglia di disegni randomizzati più appropriata — come i trial cluster paralleli, stepped-wedge, fattoriali o adattivi — per gli studi di strategie di implementazione, basandosi sui loro specifici obiettivi decisionali piuttosto che sulla preferenza metodologica.

Jonah K. Amponsah, Shellie D. Ellis, Felice Resnik2026-08-14
📊 statistica

Robust Log-Contrast Regression for High-Dimensional Compositional Microbiome Data with Outliers

Questo articolo propone un framework di regressione log-contrast robusto che combina la perdita di Huber e la penalità Lasso per gestire gli outlier e garantire la sparsità in dati composizionali del microbioma ad alta dimensionalità, fornendo al contempo garanzie teoriche e un algoritmo ADMM di Gauss-Seidel simmetrico ed efficiente per l'implementazione.

Xuke Hua, Yunhai Xiao, Xin Xin2026-08-14
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Manual versus Data-Driven Specification in Hybrid Discrete Choice Models} - A Benchmark of MNL, RUMBoost, and Penalized Multinomial Logistic Tree Regression (PMLTR)

Questo articolo introduce la Penalized Multinomial Logistic Tree Regression (PMLTR) come un modello ibrido che bilancia il potere predittivo di metodi basati sui dati come RUMBoost con l'interpretabilità dei modelli MNL classici, dimostrando attraverso un esteso benchmarking che, mentre la specificazione manuale rimane competitiva, gli approcci puramente basati sui dati eccellono nella predizione, mentre la PMLTR offre in modo unico utilità leggibili essenziali per l'ottimizzazione e l'inferenza.

Simon Rienks, Fiona Sauerbier, Knut Haase2026-08-14
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Multi-Perspective Ensemble Stratification-Driven Quality of Life Assessment for Transformative Planning of Coastal Communities

Questo studio propone un framework di stratificazione ensemble multi-prospettico che integra dati eterogenei e diversi modelli di clustering per caratterizzare in modo esaustivo la vulnerabilità delle famiglie e identificare i driver chiave della qualità della vita nelle comunità costiere nigeriane, consentendo così una pianificazione trasformativa e un'allocazione delle risorse più efficaci e basate su evidenze, allineate con gli obiettivi di sviluppo sostenibile.

Taiwo Olapeju Olaleye, Taiwo Ajayi, Oluwasegun Dada, Temitope Aderele, Segun Akintunde, Oluwasefunmi Arogundade2026-08-14
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Distribution Analysis of Discrete States: reconstructing transition processes from time-resolved state distributions

Questo articolo introduce la Distribution Analysis of Discrete States (DADS), un framework generale che ricostruisce i processi di transizione sottostanti dalle distribuzioni di stato osservate modellandoli come reti di flusso, stabilendo una tipologia rigorosa di non-identificabilità e validando l'approccio attraverso sette diversi casi studio e test diagnostici autocorrettivi.

Thomas Potempa2026-08-14
📊 statistica

Q-Multi-Criteria Consensus Model: Synthesizing cognitive priority structures from multi-actor disagreement

Questo articolo introduce il Q-Multi-Criteria Consensus Model (Q-MCCM), un framework ibrido che sintetizza i disaccordi soggettivi in strutture di priorità condivise combinando la Q-methodology con un algoritmo del Best–Worst Method, abilitando così processi decisionali istituzionali robusti in contesti in cui le priorità devono essere negoziate piuttosto che le alternative selezionate.

Marek Deja2026-08-14
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An outlier-robust dynamic semiparametric model for jointly forecasting value-at-risk and expected shortfall

Questo articolo propone un modello semiparametrico congiunto dinamico e robusto agli outlier che integra la propagazione dell'innovazione limitata nel framework CAViaR per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità delle previsioni di Value-at-Risk ed Expected Shortfall, in particolare in presenza di osservazioni estreme e distribuzioni a code pesanti.

Jie Wang, Buyun Xu2026-08-14
📊 statistica

The Role of Statistics in the Advancement of Artificial Intelligence and Modern Technology

Questo studio utilizza la modellazione di serie temporali tramite machine learning e l'analisi di correlazione dei dati di pubblicazione dal 1991 al 2023 per dimostrare che la statistica funge da motore centrale e strettamente accoppiato dell'Intelligenza Artificiale e del progresso tecnologico moderno, con entrambi i campi che esibiscono forti tendenze di crescita positiva e un'interdipendenza statisticamente significativa che si prevede continuerà fino al 2030.

H. C. Iwu, D. C. Bartholomew, C. J. Ijemba2026-08-14
📊 statistica

Investigating Students' Critical Thinking Development in Data-Driven Statistical Decision Making through Mindtools-Based Learning Game Interactions

Questo studio quasi-sperimentale dimostra che un gioco di apprendimento basato su fogli di calcolo, progettato come uno strumento cognitivo (Mindtool), migliora significativamente le capacità di pensiero critico degli studenti universitari ed evolve i loro processi decisionali da una dipendenza da indicatori singoli verso una valutazione riflessiva delle prove in contesti statistici basati sui dati.

BUDI SASOMO, Cholis Sa’dijah, Lathiful Anwar, Rustanto Rahardi, Sisworo Sisworo, Tomi Listiawan, Siti Faizah, Abdul Qoha (…)2026-08-13