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Causal Intervention Modeling of Exercise--Sleep--Mental Health for College Students from Multimodal Wearable Data

Este artigo introduz o CISM, um Modelo de Estado Intervencional Composicional que aproveita dados multimodais de dispositivos vestíveis para estimar causalmente como a realocação de orçamentos de exercícios afeta o sono e a saúde mental subsequentes de estudantes universitários por meio de uma estrutura de intervenção estocástica sequencial, validada em conjuntos de dados do mundo real e experimentos estruturais.

Yue Wei, Mohamed Nashrudin Naharudi, Jing Zhang, Jing Li, Jinhui Zhang, Dian Wang2026-10-29

📊 estatística

Sparse Poisson Log Normal Model for Zero-Inflated Multivariate Count Data

Este artigo propõe um método de seleção de variáveis esparsas para o modelo Zero-Inflated Poisson Log-Normal (ZIPLN) ao estender o Critério de Informação Suave (SIC) com uma ELBO penalizada pela norma L0 e um algoritmo VEM de telescópio-ε para lidar com covariáveis de alta dimensão em dados de contagem multivariados, conforme demonstrado através de simulações e um estudo de comunidade microbiana.

Togo Jean Yves KIOYE, Paul-Marie GROLLEMUND, Jocelyn CHAUVET, Christophe CHASSARD2026-10-29

📊 estatística

Variance reduction and interval efficiency in forecast reconciliation

Este artigo demonstra que a dependência da reconciliação de previsões na redução da variância é insuficiente para garantir a eficiência de intervalos ao construir uma família de resíduos não elípticos onde as larguras esperadas dos intervalos se invertem apesar de covariância e cobertura fixas, enquanto também avalia empiricamente estimadores de covariância em hierarquias do mundo real para mostrar que o encolhimento centrado melhora as pontuações, mas não garante uniformemente a cobertura nominal.

Jufeng Li, Wenjie Li, Junhao Zhan2026-10-29

📊 estatística

Comparison of Machine Learning Methods for Monthly Rainfall Forecasting Using k-Nearest Neighbors, Random Forest, and Artificial Neural Networks

Este estudo compara k-Nearest Neighbors, Random Forest e Redes Neurais Artificiais para a previsão de chuva mensal em Pangkalpinang e conclui que o Random Forest supera os outros dois algoritmos com base em métricas de avaliação como MAE, RMSE e R².

Mico Maulana, Giarno2026-10-29

📊 estatística

Distortion in Risk Estimation Driven by Study Period Adjustment and Young-Age Event Sparsity: A Critical Evaluation of Secondary Analyses on the Nagoya City HPV Vaccination Survey

Este artigo avalia criticamente e refuta a validade metodológica da análise secundária de Yaju e Tsubaki sobre o levantamento de vacinação contra o HPV da Cidade de Nagoya, demonstrando que o uso por parte deles do ajuste de Período de Estudo e de escolhas de modelagem específicas introduziu vieses estruturais graves e artefatos matemáticos que distorceram as estimativas de risco e comprometeram a integridade científica.

Sadao Suzuki2026-10-28

📊 estatística

A two-stage minimum compromise consensus model with dynamic compromise learning

Este artigo propõe uma estrutura de consenso de ajuste mínimo de dois estágios que aprende e estende dinamicamente os limites de compromisso dos indivíduos para alcançar os níveis de consenso exigidos quando os ajustes iniciais são insuficientes, conforme demonstrado em uma aplicação de triagem de fármacos anticancerígenos.

Qun Su, Dong Cheng, Yong Wu2026-10-28

📊 estatística

How can digital and AI-enabled behaviour change interventions be evaluated while they are changing? HUMMBER: identifying what changed, for whom, why and with what effect

Este artigo apresenta o HUMMBER, um framework de avaliação reutilizável e centrado no ser humano, projetado para avaliar continuamente intervenções de mudança de comportamento digitais e habilitadas por IA à medida que evoluem, demonstrando sua viabilidade computacional e capacidade de rastrear mudanças, identificar grupos afetados e determinar efeitos causais por meio de um estudo de prova de conceito totalmente sintético.

Maria Alejandra Pinero de Plaza, Ian Halkett, Damith Ranasinghe, Carlos Javier Barrera Causil, Joanne Dollard, Renuka V (…)2026-10-28

📊 estatística

Multivariate Quality Framework Combining Factor Analysis, PCA, Clustering, and Robustness Validation in Saudi Arabia using Open Government Hospital Data

Este estudo propõe uma estrutura multivariada reprodutível utilizando PCA, análise fatorial e agrupamento sobre os dados abertos de hospitais governamentais da Arábia Saudita para construir um índice de desempenho multidimensional robusto que revela a heterogeneidade regional e apoia o planejamento de saúde baseado em dados.

Mohammed Al Awadh2026-10-27

📊 estatística

Monte Carlo simulation and breast cancer transcriptomic benchmarking characterize reliability limits of high-dimensional biomedical feature selection

Este estudo utiliza simulações de Monte Carlo e benchmarks transcriptômicos de câncer de mama para demonstrar que a confiabilidade da seleção de características de alta dimensão é estritamente condicional a fatores como tamanho da amostra, correlação de características e distribuição de sinal, em vez de ser determinada por um método universalmente superior.

Hao Ma, Jiaxin Yin2026-10-27

📊 estatística

Short-Term Forecasting of Monthly Syphilis Cases Using a Stability and Recency-Aware Selective Ensemble

Este estudo propõe um framework de ensemble seletivo consciente de estabilidade e recência (SRSE) otimizado por Otimização por Enxame de Partículas (PSO) que supera significativamente modelos individuais e de ensemble tradicionais na previsão de casos mensais de sífilis na Província de Jiangsu, oferecendo uma ferramenta robusta para a vigilância de doenças a curto prazo.

Shanhua Zhang, Xinxin Shen2026-10-27