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The Smallest Standard Error Is the Wrong One: Selection Among Multiple Imputations Invalidates Inference

Este artigo demonstra que selecionar a análise de imputação múltipla com o menor erro padrão invalida sistematicamente a inferência estatística ao descartar a variância essencial entre as imputações e reduzir artificialmente a variância dentro das imputações, levando a intervalos de confiança severamente subcobertos e estimativas viesadas, ao passo que as regras de agrupamento de Rubin preservam corretamente a calibração.

Nyiko Muhluri Khoza¹, Bhekisipho Twala², Jean-Claude Malela-Majika³2026-10-21
📊 estatística

Collaborative Mass Matrix Adaptation for Multi-Chain Hamiltonian Monte Carlo

O artigo propõe o Collaborative NUTS (C-NUTS), um método que agrupa informações de gradiente e posição através de múltiplas cadeias paralelas durante o warmup para construir uma estimativa de matriz de massa mais estável, melhorando significativamente a eficiência de amostragem e o tamanho efetivo da amostra em comparação com a adaptação padrão de cadeia única, particularmente em configurações de dimensionalidade moderada.

Fen Chen, Pinghua Yang, Zhaohui Chen, Jing Li, Xin Lv2026-10-21
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Early-Career Research Funding and Cumulative Advantage in Scientific Careers: A Mathematical Model and Empirical Analysis

Ao combinar um modelo matemático de reforço mútuo com a análise empírica de 40.000 pesquisadores japoneses, este estudo demonstra que o recebimento de financiamento para pesquisa no início da carreira cria uma lacuna de desempenho estatisticamente significativa e crescente ao longo de décadas, confirmando que o "efeito Mateus" impulsiona a estratificação de longo prazo nas carreiras científicas mesmo quando se controla o talento inicial.

Yuhei Yamaguchi2026-10-21
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Complex Probabilistic Neutrosophic Sets for Multi-Criteria Decision-Making: New Aggregation Operators and Comparative Analysis

Este artigo introduz o novo conjunto neutrófico probabilístico complexo (CPN) para capturar melhor os níveis de aceitação de opiniões de especialistas em cenários reais de incerteza, propõe novos operadores de agregação geométrica e de média ponderada, e valida um framework correspondente de tomada de decisão multicritério através de um estudo de caso de seleção de automóvel e análise comparativa.

Faisal Al-Sharqi, Ashraf Al-Quran2026-10-21
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Computational Growth Modeling: Assessing Longitudinal Change with Joint Models

Este artigo introduz e valida a "modelagem de crescimento computacional", uma abordagem de modelagem conjunta que integra modelos computacionais hierárquicos com dados longitudinais para estimar com maior precisão as mudanças individuais em processos comportamentais ao longo do tempo em comparação aos métodos tradicionais de dois estágios, oferecendo, assim, melhores percepções sobre a etiologia da psicopatologia.

Jeremy Haynes, Nathaniel Haines, Holly Sullivan-Toole, Thomas Olino2026-10-21
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Assessing the accuracy of census-independent small area modelled population datasets

Este estudo valida a precisão das estimativas populacionais modeladas e independentes de censos ao compará-las com os dados do censo de 2022 da Zâmbia, encontrando fortes correlações nos níveis nacional e subnacional, ao mesmo tempo que identifica que o refinamento da estratificação dos assentamentos residenciais é crucial para reduzir a superestimação sistemática.

Heather R. Chamberlain, Claire A. Dooley, Frank Kakungu, Andrew J. Tatem2026-10-21
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Scalable Bayesian maximum entropy for large environmental data sets through Vecchia graphical inference

Este artigo apresenta o VISTA-BME, um método escalável que combina a inferência gráfica de Vecchia com propagação de mistura e expectativa gaussiana para superar as limitações computacionais da entropia máxima bayesiana convencional, permitindo o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados ambientais com observações exatas e suaves, mantendo alta precisão e reduzindo significativamente os custos de memória e tempo.

Ying-Fan Lin, Hwa-Lung Yu2026-10-20
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Source information limits lower-risk claims from synthetic validation cohorts

Este estudo demonstra que, embora o aumento de coortes de validação sintéticas possa melhorar a precisão condicional, isso frequentemente aumenta as taxas de certificação falsa para reivindicações de menor risco, a menos que o reajuste da fonte seja aplicado para mitigar erros excessivos, embora tais correções acarretem um custo de poder e não eliminem totalmente os vieses sob erro de especificação fixo.

Tianyi Yu2026-10-20
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Exact Likelihood-Coin Poisson Sampling for Bayesian Inverse Problems with Sharp Complexity Bounds

Este artigo introduz uma estrutura computacional bayesiana exata para problemas inversos que utiliza uma construção de Bernstein-Poisson para converter eventos de Bernoulli diretos em moedas de verossimilhança, permitindo a amostragem posterior independente de modelo com limites de complexidade agudos e uma realização contínua para problemas elípticos de valores de função.

Zhiliang Deng, Xiaomei Yang2026-10-20