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Bridging SCED and Group Designs: Demonstrating the Ratio-Metric BC-IRR Effect Size in a Meta-Analysis

Este estudo introduz o tamanho de efeito de razão-métrico BC-IRR como um método para unir delineamentos experimentais de caso único e de grupo, demonstrando, por meio de uma reanálise de intervenções auxiliadas por tecnologia para estudantes com autismo, que o BC-IRR oferece vantagens interpretativas distintas sobre métricas tradicionais, ao mesmo tempo em que possibilita a síntese de diversos tipos de evidências.

Wen Luo, Chendong Li, Eunkyeng Baek2026-08-18
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SynthGuard-ReleaseBench: Locked-Audit Evidence for Synthetic Tabular Data Releases

O artigo apresenta o SynthGuard-ReleaseBench, um framework de auditoria reprodutível que estabelece critérios pré-definidos para avaliar liberações de dados tabulares sintéticos ao comparar fluxos de trabalho reais e sintéticos para fornecer limites de amostra finitos e evidências distintas para casos de uso, populações e modelos de ameaça específicos, em vez de fazer afirmações genéricas sobre privacidade ou segurança.

Jeffery Opoku, David2026-08-18
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Distribird: Literature-Informed Prior Distribution Design for Bayesian Model Calibration

O Distribird é uma aplicação web agêntica que automatiza a criação de distribuições a priori informadas pela literatura para calibração de modelos Bayesianos, ao implementar um pipeline multiagente para extrair, ponderar e ajustar dados científicos, oferecendo assim uma alternativa rastreável e com validade verificada às comumente utilizadas distribuições a priori uniformes ou bases de LLM de prompt único sem fundamentação.

Patrik P. Süli, György Eigner, Roland Hollós2026-08-18
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Validating the Crystal Ball: Retrospective Evaluation and Uncertainty-Aware Forecasting of Severe Housing Cost Burden in New York City

Este artigo valida retrospectivamente um modelo de aprendizado de máquina para os encargos de custos habitacionais da cidade de Nova York, revelando uma subprevisão sistemática devido a pressupostos econômicos estáticos e, subsequentemente, recalibrando a estrutura com métodos conscientes de incerteza para gerar previsões baseadas em cenários mais robustas para 2025–2028.

Nakib Uddin Ahmed, Azizur Rahman, Mehjabin Ferdous, Kadirur Rahman Chowdhury2026-08-18
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Matrix Variate Skew-Normal Distribution and Related Finite Mixtures: Modeling and Clustering of Asymmetric Data

Este artigo propõe uma nova distribuição normal assimétrica multivariada de matriz e seu modelo de mistura finita para capturar efetivamente a assimetria e realizar agrupamentos em dados de valores matriciais, oferecendo maior flexibilidade e desempenho sobre os modelos simétricos tradicionais por meio de estimadores derivados e um algoritmo ECM.

Shiva Kumar Kurva, Kiruthika C2026-08-18
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Seemingly Unrelated Cointegrating Regressions with Autoregressive Distributed Lag Dynamics: Estimation, Bounds Testing, and Cross-Equation Inference

Este artigo propõe uma estrutura de Defasagem Distribuída Autorregressiva Aparentemente Não Relacionada (SUR-ARDL) para painéis de pequeno N que aumenta a eficiência da estimação e o poder de teste de cointegração ao aproveitar as correlações de erro entre equações, evitando simultaneamente as distorções de amostra finita de estimadores de matriz de covariância de longo prazo, conforme demonstrado por meio de provas teóricas, simulações de Monte Carlo e uma aplicação ao nexo energia renovável-crescimento nos países da ASEAN.

Muhammad Afnan Arif, Fumitaka Furuoka2026-08-18
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A Closed-Loop Framework for Knowledge-Based Causal Model Refinement Using Process Mining and Human-AI Governance

Este artigo propõe um framework colaborativo entre humano e IA de ciclo fechado que refina iterativamente modelos causais baseados em conhecimento (DAGs) ao integrar a mineração de processos de logs de eventos empíricos com a adjudicação de especialistas para aumentar a precisão e a transparência da inferência causal em doenças crônicas complexas.

Eduardo Illueca Fernandez, Kaile Chen, Carlos Fernandez Llatas, Fernando Seoane, Farhad Abtahi2026-08-14
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Matched-Calibration of Changepoint Detectors for Biopharmaceutical Quality Monitoring

Este estudo demonstra que, quando detectores de mudança de ponto para monitoramento de qualidade biofarmacêutica são comparados sob taxas de falsos positivos e ablações de espaço de busca correspondentes, uma penalidade padrão baseada em variância supera alternativas robustas através de vários tamanhos de amostra e distribuições, revelando que as preferências anteriores por métodos robustos foram impulsionadas por condições experimentais não controladas em vez de superioridade inerente.

Halil İbrahim Özdemir, Berfin Dogan, Pemra Ozbek2026-08-14