105 artigos
Este estudo introduz uma estrutura baseada em graphon para analisar a evolução estrutural das redes de mobilidade do ensino superior da Hungria de 2006 a 2024, demonstrando que métricas de distância espectral e de distribuição superam as estatísticas tradicionais ao capturar mudanças induzidas por políticas e revelar níveis hierárquicos de rede.
Este estudo propõe uma estrutura econômico-estatística integrada para o monitoramento de processos categóricos multivariados na Fase II ao otimizar o design de um gráfico de controle EWMA–GLT para minimizar os custos totais esperados, mantendo o desempenho estatístico exigido.
Este artigo propõe o Transport G-Computation (TGC), uma nova estrutura de distribuição que combina a g-computação longitudinal com o transporte ótimo para estimar efeitos causais de Wasserstein, o qual demonstra um desempenho superior em relação à g-computação paramétrica em cenários envolvendo feedback confundido e erro de especificação de modelo, apesar dos maiores custos computacionais.
Este artigo introduz uma estrutura de Monte Carlo Hamiltoniano -deformado geometricamente motivada que utiliza diferenças do tipo Jackson para construir um amostrador com ajuste de Metropolis, oferecendo uma alternativa robusta ao HMC clássico que evita violações de domínio e desajustes de escala enquanto converge para a dinâmica padrão conforme .
Este artigo introduz o CALIB-SAE, uma correção de processo gaussiano não estacionário para o estimador de Fay-Herriot que mantém uma acurácia de predição pontual equivalente enquanto melhora significativamente a incerteza preditiva calibrada para a estimação de pequenas áreas em conjuntos de dados geográficos simulados e reais.
Este artigo propõe um modelo de mistura finita de dois componentes combinando as distribuições Fréchet e Weibull para abordar o comportamento heterogêneo de cauda em campos como hidrologia e confiabilidade, detalhando sua estimativa de máxima verossimilhança via algoritmo EM, validando seu desempenho através de simulações e demonstrando sua utilidade prática em dados reais de velocidade do vento.
Este artigo estabelece as propriedades distributivas exatas e assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança para a curva de Lorenz e o índice de Gini sob a distribuição geométrica, fornecendo um arcabouço inferencial rigoroso para medidas de desigualdade em contextos discretos por meio de derivações em forma fechada, provas de consistência, estudos de simulação e aplicação em dados reais.
Este artigo demonstra que redes autoexcitáveis impulsionadas por um fundo não estacionário compartilhado podem parecer críticas devido ao aliasing estatístico do drive externo na matriz de interação, um mecanismo que faz com que sistemas subcríticos sejam diagnosticados erroneamente como críticos, a menos que o drive comum seja explicitamente corrigido.
Este artigo apresenta o Efficient Recursive Data Snooping (ERDS), uma reformulação recursiva exata do data snooping iterativo que reduz significativamente os custos computacionais para observações correlacionadas ao substituir repetidas redescomposições de modelos por atualizações de forma fechada, alcançando uma redução de 96,5% no tempo de execução do processamento de dados GNSS enquanto mantém resultados de detecção idênticos aos métodos clássicos.
Este artigo estabelece limites de concentração unificados do tipo exponencial para espaçamentos ordenados através de um conjunto diversificado de distribuições — incluindo uniforme, exponencial, normal, hipergeométrica, Beta e Gamma — ao alavancar técnicas de Chernoff–Hoeffding e transformadas de integral de probabilidade para analisar como a geometria da cauda influencia a nitidez do limite.