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A Variance-Reduction Framework for Practical Event-Based Monte Carlo PSHA

Questo articolo introduce un framework di riduzione della varianza basato sulla Rao-Blackwellizzazione per l'analisi probabilistica del rischio sismico basata su eventi che elimina il campionamento residuo non necessario dei movimenti del suolo per produrre stime del rischio più stabili ed efficienti, unificando al contempo il metodo con le formulazioni classiche ed estendendolo al campionamento per importanza adattivo.

Rajesh Rupakhety2026-09-03
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A Simulation Study on the Stability and Recovery Behaviour of a Relative Belief Ratio Filter for Binary Feature Selection

Questo studio di simulazione dimostra che il filtro Relative Belief Ratio (RBR) generalmente supera altri metodi di selezione delle caratteristiche nel recuperare caratteristiche binarie informative e nel mantenere la stabilità della selezione quando le dimensioni del campione sono almeno 100 e i segnali di posizione marginale sono chiari, sebbene le sue prestazioni diminuiscano in presenza di distribuzioni a code pesanti o bimodali dove metodi come Information Gain o Boruta sono più efficaci.

Maher Emarly, Ayman Alzaatreh, Luai Al-Labadi, Firuz Kamalov2026-09-03
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Auditing longitudinal data across institutional regimes: a graph-based compatibility protocol with evidence from Tunisia

Questo articolo propone un protocollo di audit basato su grafici che distingue tra scostamenti di livello e cambiamenti di forma per garantire la validità amministrativa e la compatibilità di dataset longitudinali accorpati attraverso diversi regimi istituzionali, dimostrandone l'efficacia attraverso un'analisi della transizione economica della Tunisia dal 2000 al 2019.

Takashi Matsuhisa2026-09-02
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From First Principles to Latent-Space Alignment: A Process-Validity Theory of Delphi and the Foundations of Consensus under Uncertainty

Questo articolo stabilisce un quadro matematicamente rigoroso e operatore-teorico per il metodo Delphi che dimostra come la validità epistemica dipenda da specifiche proprietà strutturali del processo di consenso, dimostrando attraverso esperimenti computazionali che le metriche di accordo convenzionali spesso mascherano fenomeni di "collasso del modello" in cui un consenso superficiale coesiste con una perdita catastrofica di disaccordo legittimo e un aumento dell'errore.

Renjie He2026-09-02
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Design and analysis strategies to increase efficiency in malaria cluster-randomised trials by minimising between-cluster heterogeneity of outcomes

Questo studio dimostra che l'esclusione dei cluster outlier al baseline e l'aggiustamento per gli esiti al baseline possono migliorare significativamente l'efficienza dei trial randomizzati a cluster sulla malaria, particolarmente in contesti in cui gli esiti a livello di cluster esibiscono una forte persistenza temporale.

Joseph Biggs, Joseph D. Challenger, Francisco Saute, Carlos Chaccour, Edgard D. Dabira, Umberto D’Alessandro, Sarah G. S (…)2026-09-02
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Statistical Robustness and Follow-up Completeness of Survival Outcomes in Phase III Breast Cancer Trials

Questo studio meta-epidemiologico di 157 studi di fase III sul cancro al seno rivela che le conclusioni sulla sopravvivenza spesso mancano di robustezza statistica, poiché il numero di pazienti persi al follow-up supera frequentemente la soglia di fragilità, suggerendo che la sola significatività statistica possa sovrastimare la stabilità degli effetti del trattamento.

Yiru Hou, Dongyan Liu, Xuejing Zhang, Siqi Wang, Congtian Wu, Jiani Yuan, Xinxin Yan, Lanwei Guo, Huiyao Huang, Ning Li2026-09-02
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Distinguishing True Spillover Trends from Surveillance Bias in Detected Cases

Questo articolo sostiene che distinguere i reali trend di spillover zoonotico dai bias di sorveglianza richieda un'infrastruttura robusta piuttosto che la sola modellazione, dimostrando attraverso simulazioni e un caso di studio sulla rabbia che, sebbene la direzione del trend possa spesso essere recuperata, le stime dell'entità sono altamente inaffidabili e il disaccordo tra i modelli dovrebbe essere trattato come un segnale critico per la segnalazione.

Kendra Gilbertson, Iris Holmes, Ana Bento, Yining Sun, Caylee Falvo, Daniel Becker, Zulma Rojas-Sereno, Amanda Vicente-S (…)2026-09-02
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Structural Exposure to Research Retraction in the Global Scientific Citation Network

Questo studio utilizza i dati di OpenAlex per analizzare la rete globale delle citazioni scientifiche, rivelando che la ricerca ritirata è sproporzionatamente concentrata nel nucleo della componente connessa più grande ed esibisce una maggiore esposizione strutturale, in particolare in campi come la biochimica e la genetica, suggerendo che le opere ritirate sono più centralmente incorporate e connesse tra le comunità rispetto alle opere non ritirate.

Zhang Bo2026-09-02