📊 통계학
Estimation of Neutrosophic Population Mean Incorporating Auxiliary Information under Simple Random Sampling
본 논문은 모호하거나 불확정적인 데이터를 다룰 때 전통적인 방법들보다 더 낮은 평균제곱오차와 더 높은 효율성을 달성하기 위해 보조 정보를 결합한 모집단 평균에 대한 거의 비편향 뉴트로소픽 추정량을 제안하고 검증한다.
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441 편의 논문
📊 통계학
Modelling with κ−deformed quantile functions
이 논문은 -변형 분위 함수를 사용하여 확률 분포를 구축하기 위한 일반적인 프레임워크를 확립하며, 변형 매개변수가 꼬리 거동을 어떻게 변화시키는지 입증하고 실제 데이터셋에 대한 매개변수 추정 및 적합도 분석을 통해 이 접근 방식의 실용적 유용성을 검증한다.
📊 통계학
Does Machine Learning Improve Depression Prediction Beyond Conventional Clinical Models? A Leakage-Controlled Multicohort Simulation Benchmark
누설 제어가 이루어진 다중 코호트 시뮬레이션 벤치마크에서, 머신러닝 알고리즘은 우울증 예측을 위해 적절하게 설정된 로지스틱 회귀 모델을 일관되게 능가하는 데 실패했으며, 데이터 누설은 실질적으로 더 크고 오해의 소지가 있는 겉보기 이득을 생성했다.
📊 통계학
National assignment rate and time to assignment of the Spanish NIE (Número de Identidad de Extranjero) in 2026: a retrospective analysis of 159 certificates with projections for 2027
2026년 4월부터 9월 사이에 발급된 159건의 NIE 인증서에 대한 이 회고적 분석은 연간 국가 할당률을 약 940,000건, 중앙값 처리 시간을 10일로 추정하는 한편, 데이터의 대표성, 자금 갈등 및 윤리 승인 부재와 관련된 상당한 한계점을 언급하고 있다.
📊 통계학
The Interplay Between Skewness and Sample Size in the Convergence of Sampling Distribution to Normality
본 연구는 모집단의 왜도(skewness)가 정규성을 보장하기 위해 필요한 표본 크기에 미치는 영향을 정량화하며, 표준적인 경험칙이 특히 이산성(discreteness)이나 심한 첨도(kurtosis)가 존재할 때 불충분한 경우가 많음을 밝히는 보수적인 이차 회귀 모델을 도출한다.
📊 통계학
Improving the Spatial Identification of Early Years Providers in England: A Comparison of Practical UPRN Linkage Approaches
본 연구는 잉글랜드의 영유아 교육 기관 기록에 고유 부동산 참조 번호(UPRN)를 할당하기 위한 다섯 가지 실용적인 주소 매칭 접근 방식을 평가하며, 연결 범위는 크게 차이가 나지만 정확한 공간 식별과 효과적인 서비스 계획을 위해 공식 등록부에 UPRN을 정기적으로 포함하는 것이 필수적이라는 결론을 도출하였다.
📊 통계학
Regional utility and non-utility wildfire ignition models across space and time
본 논문은 유틸리티 및 비유틸리티 발원지를 별개의 불균질 푸아송 점 과정(inhomogeneous Poisson point processes)을 사용하여 구분하는 통합 산불 발화 모델링 프레 most framework를 제시하며, 이를 통해 캘리포니아의 보다 표적화된 지역적 위험 평가 및 완화를 가능하게 하는 각 발원지의 뚜렷한 공간적 동인을 밝혀낸다.
📊 통계학
Spatial Patterns of Public Transportation Stops: A Spatial Statistical Analysis Using Hexagonal Tessellation in Culiacán, Sinaloa, Mexico
본 연구는 멕시코 쿨리아칸의 대중교통 정류장 분포를 분석하기 위해 육각형 테셀레이션과 공간 통계를 활용하며, 이를 통해 고밀도 중심 핵심부와 저밀도 주변부 섹터가 존재하는 비무작위적이고 계층적인 패턴을 밝혀냄으로써 도시 접근성의 공간적 불평등을 강조한다.
📊 통계학
Deep Neural Networks for Mean-Field Stochastic Optimal Control with Applications to Mean Variance Optimization
이 논문은 확률적 최대 원리를 통해 도출된 고차원 평균장 확률적 최적 제어 문제를 수치적으로 해결하기 위한 세 가지 딥러닝 기반 알고리즘을 제안하며, 평균-분산 포트폴리오 선택에 대한 적용을 통해 그 정확성과 효율성을 입증한다.
📊 통계학
Auditing Internal Consistency in Webometrics University Rankings: A Bidirectional, Historical, and Peer-Calibrated Approach
본 연구는 2026년 7월 웹오메트릭스(Webometrics) 대학 순위에서 내부적으로 일관되지 않은 결과를 성공적으로 식별하고 우선순위를 정하며, 기관의 질이나 조작을 추론하지 않고도 노이즈와 실제 이상치를 구분해내는 양방향적, 역사적, 그리고 동료 검증된 감사 프레임워크를 도입한다.