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Inferring Optimised Pregnancy Conception Dates from Multiple Gestational Age Estimates: A Hybrid Anomaly Detection and Linear Mixed Model Approach

Questo studio dimostra che un approccio ibrido che combina l'anomaly detection tramite Isolation Forest con la modellazione a effetti misti lineari può sintetizzare date di concepimento della gravidanza affidabili e ottimizzate da dati clinici di routine conflittuali in contesti a scarse risorse, superando efficacemente la mancanza di ecografie precoci e l'incoerenza nella tenuta dei registri.

Mercy Chepkirui, Stephanie Dellicour, Benard Omondi, Kennedy Maube, Gerald Ongayo, Michael Alaw, Benard Asuke, Titus Och (…)2026-07-09
📊 statistica

Covariance-Aware Compromise Allocation in Multivariate Stratified sampling under Nonlinear Constraints

Questo studio propone un framework di allocazione di compromesso consapevole della covarianza per il campionamento stratificato multivariato sotto vincoli non lineari di budget e tempo, dimostrando attraverso l'analisi numerica che l'incorporazione delle interazioni di covarianza produce allocazioni di campione ottimali e una precisione migliorata rispetto ai metodi tradizionali.

Shuaibu Idris Adam, Quazzafi Rabbani2026-07-09
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Markov-Switching Regime Dynamics of Maternal Mortality in Kenya: A State-Dependent Analysis of Health System Transitions with Bootstrap Uncertainty Quantification (2000-2023

Questo studio impiega un modello a commutazione di Markov a due stati con quantificazione dell'incertezza tramite bootstrap sui dati sulla mortalità materna del Kenya per il periodo 2000–2023 per rivelare distinti regimi di mortalità alta e bassa guidati da cambiamenti strutturali del sistema sanitario, dimostrando che la traiettoria della salute materna del paese è caratterizzata da cambiamenti di regime persistenti piuttosto che da un trend lineare continuo.

ROBERT NYABWANGA2026-07-09
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A Dynamic Huber-Weighted Adaptive EWMA Max-M Statistic for Simultaneous Multivariate Process Monitoring

Questo studio propone una statistica Max-M EWMA adattiva con pesatura Huber dinamica che supera i modelli tradizionali nel rilevare simultaneamente scostamenti del processo multivariato sia minori che maggiori, regolando dinamicamente i parametri di smoothing in base all'entità della deviazione, come validato attraverso simulazioni e dati industriali di clinker di cemento.

Muhammad Ahsan, Latifatuz Zulfa, Muhammad Mashuri, Syafi’ Bariq’ Syihabuddin Hidayatullah, Muhammad Hisyam Lee2026-07-09
📊 statistica

Auxiliary-Enhanced Survey Calibration: A Novel Framework for Reject Inference under Sample Selection Bias

Questo articolo propone un nuovo framework di calibrazione basato su indagini potenziate da variabili ausiliarie per l'inferenza sui rifiuti che evita il degrado delle prestazioni dei metodi di imputazione tradizionali tramite la riponderazione dei richiedenti accettati per farli corrispondere ai totali della popolazione, dimostrando così di essere consistente e asintoticamente normale e migliorando significativamente la calibrazione del rischio della popolazione e mantenendo il potere discriminante in presenza di misspecificazione del modello.

Abderrahim EL AMRANI, Badreddine BENYACOUB, Mohammed EL HAJ TIRARI2026-07-08
📊 statistica

An Interpretable Statistical Learning Framework for Binary Classification: An Application to Student Stress Prediction

Questo studio propone e valida un framework di apprendimento statistico interpretabile che integra la regressione penalizzata, la selezione di stabilità tramite bootstrap e l'apprendimento automatico spiegabile basato su SHAP per prevedere accuratamente lo stress degli studenti, identificando predittori chiave quali la pressione degli esami e le ore di sonno garantendo al contempo la trasparenza e la riproducibilità del modello.

Francis Okyere2026-07-08