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An Empirical Comparison of Statistical Methods for Estimating EQ-5D Health State Utilities in Rheumatoid Arthritis Clinical Trials for Economic Modelling

Este estudo compara empiricamente modelos de efeitos mistos lineares, equações de estimativa generalizada e modelos mistos de duas partes para estimar utilidades do EQ-5D em ensaios de artrite reumatoide, constatando que, embora os modelos mistos de duas partes produzam estimativas de utilidade mais baixas, a escolha do método tem um impacto mínimo nas conclusões gerais de custo-efetividade.

Jiajun Yan, Eleanor Pullenayegum, Shun Fu Lee, Feng Xie2026-07-30
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Bayesian Inference for Multi-Source Binary Data with Selection and Measurement Error

Este artigo introduz uma estrutura de modelagem bayesiana que aborda conjuntamente erros de classificação incorreta e de seleção em dados binários de múltiplas fontes, demonstrando, por meio de simulações e análise empírica, que, embora o erro composto possa ser identificado de forma robusta, a decomposição precisa em componentes específicos requer indicadores válidos, variáveis auxiliares e distribuições a priori informativas.

Santiago Gómez-Echeverry, Arnout van Delden, Ton de Waal, Dimitris Pavlopoulos2026-07-30
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A General Framework for Stability Assessment of Non-Deterministic Prediction Models

Este artigo propõe uma estrutura geral para quantificar a estabilidade de modelos de predição não determinísticos através de resultados métricos, categóricos e ordinais, introduzindo medidas de estabilidade baseadas em dados e no modelo que superam as limitações dos métodos existentes, tais como a sua incapacidade de lidar com objetos de teste individuais e a sua sensibilidade à composição dos dados.

Thomas Martin Lange, Armin Otto Schmitt, Felix Heinrich2026-07-30
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A Sequential Tour-Based Mode Choice Framework with GPS-based Data: Integrating Machine-Learning-Derived Features into Mixed Logit and MNL Models

Este estudo desenvolve uma estrutura de escolha de modo baseada em sequências de trajetos para Sydney utilizando dados de GPS e características derivadas de aprendizado de máquina, demonstrando que modelos Mixed Logit melhoram significativamente a previsão para componentes de trajetos interdependentes e que a estrutura permanece robusta à incerteza de estimação a montante, validando, assim, o uso de entradas simuladas para a previsão prática de demanda de viagens.

Mostafa Rahimi, Maliheh Tabasi, Abdul Rawoof Pinjari, Taha Hossein Rashidi2026-07-30
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Ablation Study of Class Imbalance Techniques for Credit Default Prediction with SHAP-based Explainability Analysis

Este estudo demonstra que, em tarefas de previsão de inadimplência de crédito, o parâmetro `scale_pos_weight` nativo do XGBoost supera significativamente a técnica tradicional de reamostragem SMOTE em termos de recall, destacando que a estratégia ideal para lidar com o desequilíbrio de classes depende do classificador específico utilizado, em vez de um método de reamostragem universal.

Atharv Tiwari2026-07-30
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Clinical Risk-Weighted Evaluation of ICU Mortality Prediction Models on MIMIC-IV

Este artigo propõe o Clinical Risk-Weighted Score (CRWS), uma nova métrica que desacopla as penalidades para falsos negativos e falsos positivos para refletir melhor as prioridades clínicas, demonstrando, por meio da análise do MIMIC-IV, que ela altera significavelmente o ranking dos modelos e revela vantagens clínicas superiores para os algoritmos de alto desempenho em comparação ao tradicional escore F1.

Aman Chandra H, Abhijna Shivaprakash, Amrutha Sachin Nagvekar, Spandana Sujay, Nagaraja J2026-07-29
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Recovering Parametric Inference for Skewed, Small-Sample, and Heteroscedastic Data: The Coefficient-of-Variation Screen and the Log-Scale Variance Ratio (ρ)

Este artigo propõe uma estrutura prática utilizando estatísticas de resumo para rastrear assimetria e heterocedasticidade por meio do coeficiente de variação e da razão de variância em escala logarítmica, permitindo que pesquisadores recuperem inferências paramétricas válidas e mais robustas para dados clínicos de pequenas amostras onde os testes de normalidade tradicionais falham e os testes t padrão são deficientes.

William J. Dwyer2026-07-28
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T_root: A Comprehensive Closed-Form Statistic for Independence in Sparse and Heterogeneous Contingency Tables

O artigo introduz o TrootT_{root}, um novo estatístico de forma fechada e livre de parâmetros que alcança calibração de tamanho precisa e potência robusta para testar independência em tabelas de contingência através de uma ampla gama de esparsidade e heterogeneidade marginal, efetivamente unificando e superando métodos existentes como o qui-quadrado de Pearson e o estatístico de Cressie-Read, ao mesmo tempo em que fornece uma solução determinística sem a necessidade de permutação ou bootstrap.

William J. Dwyer2026-07-28
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The Generalized Moment-Transmuted Cauchy Distribution: A Heavy-Tailed Family with Controllable Finite Moments

Este artigo introduz a distribuição de Cauchy Transmutada por Momento Generalizada (GMTC), um modelo de cauda pesada flexível que supera a limitação da distribuição de Cauchy clássica de momentos inexistentes ao incorporar um parâmetro de forma para controlar o comportamento da cauda e garantir momentos finitos, enquanto fornece uma análise abrangente de suas propriedades, métodos de estimação e aplicações práticas.

STHITADHI DAS2026-07-28