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Cross-Fitted Contamination-Aware Generalized Empirical-Bayes Liu Shrinkage for Multinomial Logit Models under Multicollinearity and Outliers

Questo articolo propone e valuta lo stimatore Cross-Fitted Contamination-Aware Generalized Empirical-Bayes Liu Shrinkage (CF-CABLS-MNL) per i modelli Multinomial Logit, un quadro robusto che integra la divergenza di densità-potenza cross-fitted, la correzione della classificazione errata e lo shrinkage spettrale per ridurre significativamente l'errore quadratico medio in presenza di multicollinearità e outlier, sebbene i risultati empirici indichino che, mentre eccelle in contesti contaminati, i metodi di regolarizzazione diretta come la regressione Ridge possono superarlo in scenari con dati puliti o densi.

Sadia Saba, Muhammad Amir Saeed2026-08-06

📊 statistica

Model–based clustering for spherical and hyper–spherical data using elliptically symmetric distributions

Questo articolo propone un framework di clustering basato su modelli per dati sferici e iper-sferici utilizzando distribuzioni ellitticamente simmetriche, nello specifico le distribuzioni gaussiane angolari e Cauchy proiettate ellitticamente simmetriche sferiche, che vengono stimate tramite l'algoritmo di aspettativa-massimizzazione e valutate attraverso simulazioni e applicazioni nel mondo reale.

Theodoros Perdikis, Nader Alharbi, Michail Tsagris2026-08-05

📊 statistica

Absolute and Relative Performance Indicators Associated with Match Success Across Six European Professional Football Leagues

Questo studio su 2.058 partite in sei campionati europei dimostra che, sebbene gli indicatori di prestazione relativa (differenze tra squadra e avversario) siano più efficaci degli indicatori assoluti nel prevedere l'esito delle partite, il modello predittivo più accurato si ottiene integrando sia metriche assolute che relative.

Ângelo Brito2026-08-05

📊 statistica

Odd Log-Logistic Rayleigh Distribution with Applications

Questo articolo introduce la distribuzione Odd Log-Logistic Rayleigh (OLLR) a due parametri come un'estensione flessibile del modello di Rayleigh, derivandone le proprietà statistiche e dimostrandone le prestazioni superiori nella modellazione di dati di durata attraverso applicazioni su due dataset del mondo reale.

Sadiq Abubakar Ismaila, Bello Ibrahim Monday2026-08-05

📊 statistica

Learning Analytics and Early Warning Systems for Mathematics Achievement: A Multi-Country Comparative Programme Evaluation

Questa revisione sintetizza le evidenze provenienti da trenta studi condotti in più paesi per valutare la progettazione, le prestazioni e le implicazioni di equità dell'analisi dell'apprendimento e dei sistemi di allerta precoce per il rendimento in matematica, evidenziandone il potenziale predittivo e identificando al contempo lacune critiche nell'equità algoritmica, nella comparabilità tra i paesi e nell'integrazione di approfondimenti diagnostici specifici del dominio.

Maryam Jimoh2026-08-04

📊 statistica

Bayesian Target-Domain SHAP under Covariate Shift: Posterior Propagation, Overlap, and Selective Action Risk

Questo articolo propone un framework bayesiano per lo SHAP interventistico nel dominio target sotto covariate shift che deriva distribuzioni a posteriori esatte e limiti di rischio per quantificare l'incertezza e ottimizzare l'azione selettiva, dimostrando attraverso simulazioni e dati del mondo reale che questo approccio riduce significativamente l'errore di stima e la perdita di opportunità rispetto ai metodi tradizionali, in particolare quando le distribuzioni sorgente e target presentano una bassa sovrapposizione.

jiangshan zhu2026-08-04

📊 statistica

Factorial multistratum designs for building, optimising or evaluating multilevel interventions embedded in learning systems: A taxonomy of factorial cluster-randomised trial designs and their variants

Questo articolo propone una tassonomia completa per i disegni di studi controllati randomizzati a cluster fattoriali, attingendo ai concetti multistrato della ricerca agricola e industriale per classificare gli esempi clinici esistenti, illustrare dieci varianti di disegno utilizzando un intervento teorico sull'obesità e sottolineare le sfide pratiche per l'ottimizzazione degli interventi sanitari multilivello.

REA Walwyn, EL Turner, B Copsey, B Goulao, R Foy, AA Montgomery, SG Gilmour, SH Richards2026-08-03

📊 statistica

Statistical analysis of waste generation in Bukavu city using IoT sensor data

Questo studio utilizza dati di sensori IoT e modelli statistici avanzati per quantificare e proiettare la generazione di rifiuti solidi a Bukavu, nella RDC, rivelando significative disparità spaziali e demografiche nei tassi di produzione e fornendo approfondimenti basati sull'evidenza per ottimizzare le strategie di raccolta e dare priorità agli interventi nel contesto topografico e infrastrutturale critico della città.

Olivier Mugisho Mugaruka, Remco van Schadewijk, Wouter Deketelaere, Jules Raymond Kala, Jérémie Ndikumagenge, Elie Zihin (…)2026-08-03

📊 statistica

Double-Threshold Cascade Dynamics on Random Hypergraphs

Questo articolo introduce un modello a cascata a doppia soglia su ipergrafi casuali che cattura barriere asimmetriche di adozione e abbandono, rivelando come l'interazione tra soglie distinte ed etogeneità della dimensione degli iperarchi induca bistabilità e transizioni di fase discontinue, un quadro validato sia dalla teoria analitica che da simulazioni empiriche.

Juntao Lu, Fanyuan Meng2026-08-03

📊 statistica

Beyond Single-Score Matching: A Two-Dimensional Propensity Score Method for Mixed Covariate Types

Questo articolo introduce un metodo di propensione score matching bidimensionale (2D-PSM) che stima separatamente i punteggi per i confonditori categorici e continui per ottenere un bilanciamento multivariato superiore negli studi osservazionali con tipi di covariate misti e interazioni complesse rispetto ai tradizionali approcci a punteggio singolo.

Kostiantyn Botnar, Justin T. Nguyen, Kamil Khanipov, George Golovko2026-08-03

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