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Functional Autoregressive Modeling with Exogenous Variables for Day-Ahead Electricity Price Forecasting in the Croatian Electricity Market

Questo articolo dimostra che i modelli autoregressivi funzionali con variabili esogene (FARX(p)) superano significativamente i metodi statistici e di machine learning tradizionali nella previsione dei prezzi dell'elettricità day-ahead nel mercato croato, catturando efficacemente la volatilità ad alta frequenza, le dipendenze temporali e gli effetti guidati dalla domanda.

Laila A. AL-Essa, Faheem Jan, Mehwish Tahir, Muhammad Wisal Khan2026-07-03
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Interpretable Forecasting of FIFA World Cup Tournament Progression Using Penalized Logistic Regression and Bootstrap Stability Selection

Questo studio presenta un framework di previsione interpretabile utilizzando la regressione logistica penalizzata e la selezione di stabilità bootstrap su dati storici delle squadre per prevedere la progressione della Coppa del Mondo FIFA, identificando predittori chiave come il valore di mercato e il ranking FIFA e prevedendo Argentina, Francia, Spagna, Inghilterra, Germania e Paesi Bassi come principali contendenti per il torneo del 2026.

Francis Okyere, Francis Mawutor Amuyao, Sherif Mohammed2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
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One Truncated Likelihood Expansion: Estimation, Testing, and Classification as a Single Captured-Fraction Functional

Questo articolo unifica la stima dei parametri, il test di ipotesi e la classificazione dei segnali dimostrando che tutti e tre i compiti possono essere valutati attraverso un unico funzionale — la frazione catturata di un'espansione della log-verosimiglianza in una base fissa — il quale rivela la loro efficienza condivisa, le condizioni di terminazione e l'ottimalità attraverso diverse distribuzioni, incluse quelle in cui le basi ortogonali tradizionali falliscono.

Serhii Zabolotnii2026-07-03
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Improving the reliability of district-level estimates ofteenage pregnancy in Malawi using small area estimation

Questo studio migliora l'affidabilità delle stime distrettuali sulle gravidanze adolescenziali in Malawi applicando un modello di stima per piccole aree di Fay-Herriot ai dati rilevati nel 2024 e alle variabili ausiliarie del censimento del 2018, fornendo così una base di evidenze più stabile per politiche decentrate e interventi mirati.

Evaristar Kudowa, Samuel O. Manda, Marc Y.R Henrion2026-07-03
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Shrinkage Estimators in Finite Mixture of Mixed Generalized Estimating Equations

Questo articolo propone un algoritmo di minimi quadrati pesati con contrazione iterativa basato sulla verosimiglianza penalizzata per stimare i parametri per modelli di miscela finita di equazioni di stima generalizzate miste, affrontando l'eterogeneità della popolazione in cui i modelli lineari misti standard falliscono, e valida le prestazioni del metodo attraverso simulazioni Monte Carlo.

Sajjad Nezamdoust, Farzad Eskandari2026-07-03
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Integrated Yield and Demand Forecasting for Air Cargo in MEASA Emerging Markets: A Multi-Method Statistical Framework

Questo articolo presenta un framework statistico integrato che combina modelli OLS, SUR, ARIMAX e Random Forest all'interno di un ambiente Power BI per migliorare la previsione della resa e della domanda del trasporto aereo merci nei mercati emergenti della regione MEASA, affrontando le interruzioni geopolitiche, le interazioni non lineari del fattore di carico e le dinamiche del mix di merci, collegando matematicamente la modellazione accademica con le metriche di reporting commerciale.

Shaista Kanwal2026-07-02
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Stability and Interrelationships of Classical Test Theory Indicators Under Varying Difficulty Conditions: A Monte Carlo Simulation Study

Questo studio di simulazione Monte Carlo dimostra che, in condizioni di indipendenza strutturale, gli indicatori a livello di item della Teoria Classica dei Test esibiscono relazioni matematicamente determinate — come la perfetta equivalenza funzionale delle statistiche degli item binari e la stabilità delle correlazioni discriminazione-totale attraverso i livelli di difficoltà — mentre l'affidabilità a livello di test rimane bassa a causa dell'assenza di covarianza tra gli item.

Ammar Yasser2026-07-02
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Logistics-driven proactive drone epidemic intervention model

Questo articolo propone un modello di intervento epidemico proattivo guidato dalla logistica che integra un quadro matematico RM-SIR con un sistema intelligente di consegna tramite droni per consentire una programmazione delle risorse precisa e prioritaria per le aree rurali, trasformando efficacemente la logistica da una funzione di trasporto passiva in uno strumento attivo di controllo epidemico che riduce significativamente i picchi e la durata dei focolai pur mantenendo un'elevata efficacia in termini di costi.

Jiaen Zheng2026-07-02
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Statistical Advances in Nonparametric Estimation through Artificial Intelligence Techniques

Questo articolo esamina l'integrazione teorica e pratica di tecniche di intelligenza artificiale, quali il deep learning e il reinforcement learning, nella stima non parametrica per affrontare le sfide legate all'alta dimensionalità e alle dipendenze complesse in campi come la medicina e l'economia, esaminando criticamente i compromessi tra interpretabilità, costo computazionale e garanzie statistiche.

Sthitadhi Das2026-07-02
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Accurate mean-field predictions for cognitively grounded social influence dynamics with confirmation bias

Questo articolo dimostra che modelli basati su agenti cognitivamente dettagliati di influenza sociale con bias di conferma possono essere accuratamente ridotti a un sistema a campo medio a bassa dimensionalità e analiticamente trattabile che cattura la transizione dal consenso alla polarizzazione e fornisce un semplice test di stabilità per diagnosticare la rottura della simmetria.

Sven Banisch, Joris Wessels2026-07-02