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New approach for estimating socioeconomic indicators in small-areas with sparse samples and high within-region heterogeneity: application in the Peruvian Amazon

Questo studio dimostra che i modelli di stima bayesiana per piccole aree, sfruttando i dati dei Demographic and Health Surveys e del censimento, possono generare stime socioeconomiche robuste, su scala fine e temporalmente coerenti per regioni sparse ed eterogenee come l'Amazzonia peruviana, rivelando così i critici legami spaziali tra povertà, istruzione e carico di malaria che sono spesso oscurati nelle analisi tradizionali su larga scala.

Jose Matta-Chuquisapon, Julianne Meisner, Sergio E. Recuenco2026-10-09
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Novel Screening Methods for Binary Outcomes with Rare Events

Questo articolo introduce e valida due nuovi metodi di screening, Rare-Screening e Firth-ttScreening, progettati per migliorare il rilevamento dei siti CpG associati a eventi binari rari negli studi di associazione epigenomica ad alta dimensionalità, dimostrando una sensibilità superiore rispetto agli approcci tradizionali FDR e Bonferroni.

Mohammad Nahian Ferdous Abrar, Hongmei Zhang, Meredith Ray, Yuanjin Liu, Hasan Arshad, Yu Jiang2026-10-09
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Benchmarking machine learning against a regulatory rule-based baseline for drinking-water compliance classification

Questo studio dimostra che, per la classificazione della conformità dell'acqua potabile, i modelli di apprendimento automatico non possono superare un baseline normativo basato su regole perché le soglie definite dal dominio catturano già quasi tutto il segnale disponibile, evidenziando che il perfezionamento delle regole normative e l'implementazione di strategie di consenso sono più efficaci rispetto alla selezione del modello.

Aljaž Sovič, Barbara Hribar Lee, Zoran Bosnić2026-10-09
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Testing Governance Mediation with Multi-Edition City Indices: A Simulation-Validated Pipeline with a Confounding Diagnostic and Sensitivity Analysis

Questo articolo presenta e valida una pipeline aperta in otto fasi per l'analisi di mediazione su indici cittadini multi-edizione, dimostrando attraverso estese simulazioni che, mentre i metodi standard soffrono di un'inflazione degli errori di Tipo I e di un forte bias dovuto a confondimento non osservato o variabile nel tempo, una combinazione di bootstrapping city-cluster, modelli a effetti fissi bidirezionali e analisi di sensibilità della correlazione dei residui fornisce un protocollo robusto per rivendicazioni di mediazione della governance affidabili.

Kamal Abdelgowad, Baher ElShaarawy, Muhammad Essa, Asra Mehar, Kiran Kumar2026-10-09
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The Synergy Framework: A Four-View, Domain-Self-Calibrated Instrument for Measuring the Structure of Complex Systems

Questo articolo introduce il Synergy Framework, uno strumento a quattro prospettive e autocalibrato sul dominio che integra accoppiamento strutturale, organizzazione multibody, stabilità dinamica e recupero dalle perturbazioni per misurare sistemi complessi, riportando esplicitamente le modalità di guasto ed evitando dipendenze da singola prospettiva.

Wenlong Li2026-10-09
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Spatially Correlated Measurement Error: Bias Amplification and Identification via Higher-Order Spatial Lags

Questo articolo dimostra che l'errore di misurazione spazialmente correlato amplifica il bias di attenuazione e invalida le variabili strumentali standard, proponendo uno stimatore GMM con ritardo spaziale di ordine superiore che sfrutta le condizioni di mixing geometrico per ottenere una significativa riduzione del bias e un'inferenza valida, come convalidato da simulazioni e da un'applicazione alle infrastrutture tunisine.

mohamed riadh cherif2026-10-09
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Classical and Bayesian Estimation of WeibullParameters Under Fuzzy Data Using Alpha Cuts

Questo articolo propone e valuta metodi classici e bayesiani per stimare i parametri della distribuzione di Weibull sotto dati fuzzy utilizzando gli alpha-cut, dimostrando attraverso simulazioni e applicazioni nel mondo reale che tali approcci producono un'accuratezza competitiva e rivelano comportamenti unici nella stima del parametro di forma rispetto ai metodi con dati crisp.

Naresh Matta, Nagamani Nadiminti2026-10-09
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When National Happiness and Suicide Mortality Diverge: Explainable Machine Learning, Anomaly Detection, and Panel Evidence from 161 Countries

Questo studio impiega l'apprendimento automatico spiegabile e dati panel provenienti da 161 paesi per dimostrare che la soddisfazione per la vita nazionale e la mortalità per suicidio spesso divergono a causa di fattori come la disoccupazione e il consumo di alcol, rivelando profili di paesi ad alto rischio specifici e ammonendo al contempo contro la confusione tra modelli statistici aggregati e meccanismi causali individuali.

Young-Chool Choi2026-10-08
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A Relational Matrix Representation of Positive Ratio-Scale Systems: Theory, Statistical Inference, and Applications to Anthropometry

Questo articolo introduce la Matrice di Relazione Antropometrica (ARM) e l'Indice di Stabilità Strutturale Antropometrica (ASSI) come un nuovo quadro strutturalmente completo per rappresentare e inferire statisticamente l'organizzazione proporzionale di sistemi a scala di rapporto positiva, offrendo un approccio complementare ai metodi multivariati tradizionali con ampie applicazioni in campi che spaziano dall'antropometria all'ingegneria.

Suresh Deman2026-10-08
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Constructing a Spatial Public Service Availability Index (PSAI) for a Developing-Country Context: Development and Spatial Application in Bangladesh

Questo studio sviluppa un Indice di Disponibilità dei Servizi Pubblici Spaziali (PSAI) per i 64 distretti del Bangladesh integrando dati censuari e di OpenStreetMap attraverso sei domini di servizio, rivelando significative disparità spaziali con Dhaka che ottiene il punteggio più alto e Rangamati il più basso, riscontrando al contempo solo deboli prove di un raggruppamento spaziale statisticamente significativo tra i distretti ad alta disponibilità.

Sk Md Jannatul Na, Ahad Kanak Prottay, Vargob Paul, Shazed Hossain Chamok, S M Tafsirul Islam2026-10-08