stat papers | Gist.Science

From Epistemic Justification to Methodological Decision: The Epistemicization of Hypotheses and the Status of H₀–H₁ in Scientific Research

Dit artikel betoogt dat het interpreteren van de $H_0$ - en $H_1$ -hypothesen van het Neyman–Pearson-kader vanuit een epistemisch perspectief een categoriefout vormt, aangezien zij niet functioneren als waarheidsclaims voor rationele rechtvaardiging maar als normatieve methodologische instrumenten die ontworpen zijn om besluitvorming onder onzekerheid te reguleren, hetgeen een niet-hiërarchische, probleemgestuurde distinctie tussen epistemologie en methodologie noodzakelijk maakt.

Bülent Bayat2026-10-26

📊 statistiek

Controlled Observation Fibres and Robust Causal Prefix Stopping in Sequential MRI

Dit artikel stelt een raamwerk voor voor sequentiële MRI dat gebruikmaakt van gecontroleerde observatievezels en causale prefix-stopzetting om tijd-uniforme betrouwbaarheidsgrenzen en robuuste onzekerheidskwantificering te bieden, waarbij identificatie, verwerping en acquisitiekosten effectief worden gescheiden terwijl observationele equivalentie en modelmisspecificatie worden geadresseerd.

Takashi Matsuhisa2026-10-26

📊 statistiek

Representation-Covariant Scale Exponents under Fisher-Induced Whitening: Identifiability, Profile Likelihood, and Adaptive Estimation

Dit artikel stelt vast dat onder Fisher-geïnduceerde whitening de vormparameter $\alpha$ van het KA-model representatie-invariant is, terwijl de schaalexponent $\nu$ met een universele $1/2$ verschuift, een bevinding die wordt bevestigd door exacte eindige-steekproefidentiteiten en hoogprecisie Monte Carlo-simulaties.

Hikmat Karimov, Rahid Alekberli2026-10-26

📊 statistiek

Nested Multilevel Monte Carlo with Preintegration for Efficient Risk Estimation

Dit artikel stelt een geneste Multilevel Monte Carlo-methode voor, verbeterd door preintegratie om de discontinuïteit en hoge computationele kosten van standaard risico-inschatting te overwinnen, waarbij een superieure sterke convergentiesnelheid van -1 en bijna optimale complexiteit wordt bereikt terwijl hoog-kurtosis fenomenen effectief worden afgehandeld.

Yu Xu, Yifeng Yu, Xiaoqun Wang2026-10-26

📊 statistiek

Deep Learning versus Linear Mixed Models for Estimating Treatment Effects in Longitudinal Repeated-Measures Studies

In gesimuleerde klinische studies naar een majeure depressieve stoornis vertoonde een deep learning-benadering een superieure nauwkeurigheid en robuustheid bij het schatten van de week-8 behandelingseffecten vergeleken met traditionele mixed models for repeated measures, terwijl het minder a priori aannames vereiste over het onderliggende datasysteem.

Roberto Gomeni, Françoise Bressolle-Gomeni2026-10-26

📊 statistiek

On Functional Deviations About Functionals

Dit artikel ontwikkelt een algemeen kader voor het meten van dispersie door statistische functionalen toe te passen op absolute afwijkingen van een referentiewaarde, stelt belangrijke ongelijkheden vast die deze maten vergelijken, en illustreert hun gedrag over diverse distributies heen door middel van simulatie.

STHITADHI DAS2026-10-26

📊 statistiek

Unsupervised learning reveals global demographic configurations and national trajectories from population pyramids

Deze studie maakt gebruik van ongecontroleerd machine learning op bevolkingspiramides van 200 landen om empirisch onderscheidende mondiale demografische configuraties en nationale trajecten te identificeren, waarbij wordt onthuld dat hoewel leeftijdsstructuren en historische paden gerelateerd zijn, ze niet uitwisselbaar zijn en een complementair kader bieden aan de traditionele demografische transitietheorie.

Athulya Ratnayake, Lelumi Edirisinghe, Thisumi Wijesinghe, Roshan Godaliyadda, Parakrama Ekanayake, Vijitha Herath, Sama (…)2026-10-23

📊 statistiek

One University Three Positions: A Reproducible Simulation Study of Database Dependent Institutional Rankings across OpenAlex Scopus and Web of Science

Deze studie maakt gebruik van een reproduceerbare Monte Carlo-simulatie van 700 synthetische universiteiten om aan te tonen dat institutionele ranglijsten significant variëren tussen OpenAlex, Scopus en Web of Science vanwege databasespecifieke mechanismen zoals dekking en citatieschaling, wat onthult dat een hoge concordantie op systeemniveau consequentiële instellingsspecifieke ranglijstinstabiliteit en regionale vooroordelen maskeert.

Mustafa Kayyali2026-10-23

📊 statistiek

Umbrella-Word Inflation in Research-Project Documents: A Computational Text Analysis of diversity, sustainable, multi- and collaboration

Deze computationele tekstanalyse van onderzoeksprojectdocumenten van grote financieringsinstanties onthult dat de snelle inflatie van vage "parapluwoorden" zoals "diversiteit" en "duurzaam" wordt gedreven door mandaten van financiers en politieke verschuivingen in plaats van wetenschappelijke noodzaak, wat leidt tot een vermindering van lexicale specificiteit en een semantische drift van concrete objecten naar abstracte doelen.

Kohei Takeda2026-10-23

📊 statistiek

Pairwise, Style-Controlled, Nonparametric Tests for Judge Bias under the ISU Judging System

Dit artikel introduceert een paargewijs, niet-parametrisch permutatietesten-framework dat competitie-specifieke jurybias onderscheidt van onschuldige stijlverschillen binnen het ISU Judging System, waarmee succesvol significante en resultaatbepalende bias in de Olympische Ijsdans van 2026 en andere recente competities is geïdentificeerd.

Michael Allman2026-10-23

← Vorige Volgende →