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Hierarchical Bayesian Experimental Estimation of Incremental Local Advertising Effects with Secure Aggregation and Differential Privacy

Este artigo apresenta uma estrutura computacional de preservação de privacidade que combina experimentos aleatórios de áreas pareadas, agregação segura e privacidade diferencial com inferência bayesiana hierárquica para estimar com precisão os efeitos incrementais da publicidade local e otimizar orçamentos, apesar dos dados de conversão esparsos e das rigorosas restrições de privacidade.

Que Yang, Yukun Du, Yuang Hu2026-09-23

📊 estatística

Statistical Inference for the Entropy of the Transmuted Weibull Distribution under Adaptive Progressive Type-II Censored Samples

Este artigo corrige um erro de sinal na fórmula da entropia de Shannon para a distribuição Weibull Transmutada e desenvolve métodos abrangentes de inferência frequentista e bayesiana para estimar seus parâmetros e entropia sob amostras de censura Tipo-II progressiva adaptativa, demonstrando, por meio de simulações e dados reais, que a abordagem bayesiana geralmente supera a estimativa de máxima verossimilhança, especialmente para conjuntos de dados pequenos ou fortemente censurados.

Shixiao Xiao, Xinyu Wu, Yanqiu Zeng, Xue Hu, Chengxi Hong2026-09-22

📊 estatística

Which disadvantaged students beat the odds in STEM? A design-consistent, fairness-audited machine learning study of 143,573 adolescents in 79 PISA 2022 education systems

Este estudo emprega uma abordagem de aprendizado de máquina consistente com o design e auditada quanto à equidade em dados do PISA 2022 de 143.573 adolescentes desfavorecidos em 79 sistemas educacionais para identificar que, embora a autoeficácia em matemática seja o preditor universal mais forte de resiliência em STEM, os modelos preditivos exibem limitações significativas de transportabilidade e vieses sistemáticos contra meninas e estudantes rurais, ressaltando a necessidade de estratégias de triagem contextuais e equitativas.

Omar Allohibi2026-09-22

📊 estatística

Methodology Using Gröbner basis for Generalizing Confounding Relations in Linear Combination Models

Este artigo propõe uma metodologia que aplica a teoria da base de Gröbner a modelos de combinação linear em estatística médica para identificar e generalizar sistematicamente relações de confusão, aumentando assim a precisão da estimativa de efeitos causais em estudos epidemiológicos.

Yuichi Nishioka2026-09-22

📊 estatística

Dynamics, Optimal Control, and Spillover Risk of the 2026 Bundibugyo Ebola Outbreak in the Democratic Republic of the Congo

Este estudo utiliza um modelo SEIDR combinado com a teoria de controle ótimo e dados de mobilidade para analisar o surto de Ebola de 2026 em Bundibugyo, na RDC, identificando um número básico de reprodução de 1,83, determinando que a adesão pública de 58,12% a comportamentos protetivos poderia interromper a transmissão, e demonstrando que uma estratégia de controle variante no tempo poderia encurtar a epidemia em sete meses, reduzindo significativamente os riscos de transbordamento transfronteiriço para nações africanas vizinhas, França e Canadá.

Tianmu Chen, Jiahui Li, Shengjie Lai, Yanhua Su, Qiuping Chen, Jia Rui, Zeyu Zhao2026-09-22

📊 estatística

Marginal Mean Weighting Through Stratification for Time-Varying Multivalued Treatments: A Monte Carlo Comparison with Inverse-Probability-Weighted Marginal Structural Models

Este estudo de Monte Carlo demonstra que a Ponderação pela Média Marginal por Estratificação (MMWS) oferece, em geral, uma alternativa mais estável e robusta à Ponderação pela Probabilidade Inversa (IPTW) para tratamentos multivalentes variantes no tempo ao reduzir o erro quadrático médio, particularmente sob erro de especificação de modelo, embora ainda possa enfrentar dificuldades com viés e cobertura quando as suposições de positividade são violadas.

Ariel Linden2026-09-22

📊 estatística

A Dynamical Approach to Extracting Language Style Patterns using Recurrence Quantification

Este artigo apresenta o ajuste de estilo de linguagem baseado em recorrência (rbLSM), um novo framework que utiliza a análise de quantificação de recorrência para superar as limitações das estimativas globais tradicionais ao capturar dinamicamente padrões de sincronia linguística ao nível de turno e prever resultados emocionais positivos em conversas.

Aaron Necaise, Jingjing Han, Mary Jean Amon2026-09-22

📊 estatística

Food-Assistance Modality, Geographic Patterning, and Child Nutrition in Rohingya Camps: A Reanalysis of Public Replication Data

Esta reanálise de dados públicos sobre os campos de rohingyas revela que, embora as modalidades de assistência alimentar sejam fortemente pautadas por fatores geográficos e institucionais, o conjunto de dados liberado carece dos detalhes necessários de desenho e alocação para sustentar alegações causais sobre a eficácia do programa, limitando sua utilidade à reavaliação descritiva.

Nerob Ahmed2026-09-22

📊 estatística

Data Driven Options Pricing using ANN: Evidence from the CRR Model

Este artigo demonstra que redes neurais artificiais treinadas em dados do modelo Cox-Ross-Rubinstein servem como um substituto rápido, preciso e versátil para precificar vários tipos de opções e computar Gregas, reduzindo significativamente os custos computacionais para a gestão de risco em tempo real e construção da superfície de volatilidade implícita.

Arun Kumar, Pawan Kumar, Jitendra Kumar2026-09-21

📊 estatística

Clustering-Informed Inverse Probability Weighting Strategies for Causal Effect Estimation in Observational Studies

Este artigo avalia e compara o ponderamento de probabilidade inversa padrão contra duas estratégias informadas por agrupamentos para a estimativa de efeitos causais, demonstrando que, embora ambas as abordagens baseadas em agrupamentos melhorem a robustez à especificação incorreta de covariáveis omitidas, seu desempenho relativo em termos de viés, erro quadrático médio e cobertura depende da estrutura de subgrupos subjacente e do tamanho da amostra.

Ruohui Chen, Scott Zuo, Whitney Stevens, Seth Pollack, Wenna Xi, Lucia Petito, Lihui Zhao, Hui Zhao2026-09-21

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