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Transport G-Computation: A Distributional Approach to Longitudinal Causal Inference via Optimal Transport

Questo articolo propone la Transport G-Computation (TGC), un nuovo framework distributivo che combina la g-computation longitudinale con il trasporto ottimale per stimare gli effetti causali di Wasserstein, il quale dimostra una prestazione superiore rispetto alla g-computation parametrica in scenari caratterizzati da feedback confondente e misspecificazione del modello, nonostante i costi computazionali più elevati.

Yuanyuan Huang, Tianpu Feng, Jue Zhang, Xiaoxue Song, Xijun He2026-07-14
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A Convex Combination of Fréchet and Weibull Distributions: Model, Estimation, and Applications

Questo articolo propone un modello di miscela finita a due componenti che combina le distribuzioni di Fréchet e Weibull per affrontare l'eterogeneità del comportamento delle code in campi come l'idrologia e l'affidabilità, dettagliando la sua stima di massima verosimiglianza tramite l'algoritmo EM, convalidando le sue prestazioni attraverso simulazioni e dimostrando la sua utilità pratica su dati reali relativi alla velocità del vento.

Sthitadhi Das2026-07-13
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Inference for the Lorenz Curve and Gini Index under the Geometric Distribution

Questo articolo stabilisce le proprietà distributive esatte e asintotiche degli stimatori di massima verosimiglianza per la curva di Lorenz e l'indice di Gini sotto la distribuzione geometrica, fornendo un rigoroso quadro inferenziale per le misure di disuguaglianza in contesti discreti attraverso derivazioni in forma chiusa, prove di consistenza, studi di simulazione e applicazione su dati reali.

Abdul Sathar E I, Jolly Kumari R, Sreekumar N V2026-07-10
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Efficient recursive data snooping for correlated observations

Questo articolo introduce l'Efficient Recursive Data Snooping (ERDS), una riformulazione ricorsiva esatta del data snooping iterativo che riduce significativamente i costi computazionali per le osservazioni correlate sostituendo le ripetute ridecomposizioni del modello con aggiornamenti in forma chiusa, ottenendo una riduzione del tempo di esecuzione del 96,5% nell'elaborazione di dati GNSS pur mantenendo risultati di rilevamento identici ai metodi classici.

Kunpu Ji, Yunzhong Shen, Wu Chen, Bofeng Li, Ling Yang, Xiaolong Mi2026-07-10
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Exponential-Type Probability Bounds for Ordered Spacings Across Common Distributions

Questo articolo stabilisce limiti di concentrazione unificati di tipo esponenziale per gli spazi ordinati attraverso un insieme diversificato di distribuzioni — incluse uniformi, esponenziali, normali, ipergeometriche, Beta e Gamma — sfruttando le tecniche di Chernoff–Hoeffding e le trasformazioni dell'integrale di probabilità per analizzare come la geometria della coda influenzi la nitidezza del limite.

STHITADHI DAS2026-07-10
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Machine Learning Analysis of Socioeconomic Stratification and Health Vulnerability in the United States

Utilizzando una pipeline di apprendimento automatico supervisionato su un dataset sintetico calibrato sui sondaggi nazionali statunitensi, questo studio dimostra che i fattori socioeconomici strutturali, in particolare l'istruzione e la classe occupazionale, sono i predittori dominanti della vulnerabilità sanitaria — spiegando l'82% dell'importanza delle caratteristiche e supportando la teoria della causa fondamentale rispetto alle spiegazioni comportamentali.

Tamim Anowar2026-07-10
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HS3: A Descriptive, Interoperable Serialization Standardfor Statistical Models in High-Energy Physics

Questo articolo introduce HS3, un nuovo standard di serializzazione per modelli statistici nella fisica delle alte energie, indipendente dall'implementazione, leggibile dall'uomo ed estensibile, progettato per superare i limiti dei formati esistenti consentendo l'interoperabilità leggibile dalle macchine, la preservazione a lungo termine e i principi dei dati FAIR attraverso diversi framework software.

Carsten Burgard, Oliver Schulz, Giordon Stark, Jonas Rembser, Simon Cello, Cornelius Grunwald2026-07-10