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Este estudo demonstra que a percepção de escassez de recursos aumenta a tomada de decisão de risco, particularmente sob alto risco objetivo, ao acelerar a taxa de deriva em direção à opção de risco, conforme revelado por meio de modelagem de difusão de deriva hierárquica.
Este artigo apresenta uma estrutura de dados públicos explicável e reprodutível para a integridade dos pagamentos do Medicare que integra conjuntos de anomalias agregados por ranking e bandas de referência de custo conformais para priorizar a triagem de auditoria, ao mesmo tempo em que distingue anomalias estatísticas de provas de má conduta.
Este artigo introduz um indicador de tamanho de efeito baseado na mediana para a pesquisa em educação matemática que oferece uma alternativa mais intuitiva e robusta ao d de Cohen ao comparar valores de grupo com medianas, reduzindo, assim, a sensibilidade a distribuições assimétricas, valores atípicos e tamanhos de amostra pequenos, ao mesmo tempo em que se alinha melhor com interpretações práticas do desempenho dos alunos.
Este artigo apresenta o framework HAIB-MEC, um sistema híbrido de aprendizado de máquina e Bayes que integra modelagem preditiva não linear com correção de incerteza hierárquica para melhorar significativamente a precisão, reduzir o viés e aumentar a confiabilidade em conjuntos de dados de saúde afetados por erro de medição.
Este artigo introduz o Índice de Dependência de Absurdo (NDI), um diagnóstico simples baseado em postos definido como a diferença entre o de Kendall e a raiz quadrada do de Bergsma–Dassios, para distinguir eficazmente relações monótonas genuínas de associações espúrias impulsionadas por tendências comuns ou fatores externos.
Este estudo compara os modelos SARIMA e LSTM para a previsão da receita abrangente de seguros na Indonésia, constatando que, embora o SARIMA capture melhor as tendências sazonais, ambos os modelos exibem precisão limitada, sugerindo que abordagens híbridas futuras e variáveis externas são necessárias para melhorar o desempenho da previsão.
Este estudo avaliou o ponderamento de probabilidade inversa por escore de propensão (PS-IPW) e a imputação múltipla (MI) em relação à análise de casos completos para lidar com dados ausentes monotônicos em um ensaio de suplementação de TB-HIV na Tanzânia, constatando que, embora ambos os métodos avançados tenham superado a análise tradicional em viés e eficiência, nenhum revelou efeitos de tratamento estatisticamente significativos.
Este estudo propõe e valida um modelo de Bell espaço-temporal bayesiano para prever a incidência de malária na Amazônia Legal Brasileira, demonstrando seu desempenho superior em relação aos modelos tradicionais de Poisson e Binomial Negativa na identificação de microrregiões de alto risco e no tempo para uma vigilância de saúde pública eficaz.
Este artigo apresenta o Editorial Strategy Dashboard (ESD), um sistema quantitativo de suporte à decisão que traduz a dinâmica da revisão por pares em parâmetros auditáveis, permitindo que os editores equilibrem proativamente o volume de submissões, a fadiga dos revisores e os padrões de qualidade por meio de uma gestão de políticas baseada em evidências, em vez de intuição reativa.
Este artigo apresenta uma estrutura sistemática para otimizar perturbações irreversíveis independentes de posição no Algoritmo de Langevin Não Ajustado ao formular um problema de otimização restrita que equilibra a eficiência de mistura e o viés de discretização, resultando em um design ótimo explícito que alcança uma convergência mais rápida com erro controlado.