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Este artigo propõe um framework de aprendizagem profunda utilizando o ensemble multiplicativo de redes neurais (MLA-MoS-1 e MLA-MoS-2) para resolver simultaneamente o modelo americano double Heston sob taxas de juros constantes e estocásticas, prevendo eficazmente a fronteira de exercício antecipado, os valores das opções e os Gregos.
Este estudo propõe e avalia uma nova família de estimadores de tipo seno generalizado e de tipo exponencial-seno para a mediana de população finita sob amostragem aleatória simples sem reposição, demonstrando, por meio de análise teórica, simulações e dados do mundo real, que estes métodos superam significativamente os estimadores tradicionais ao aproveitar informações auxiliares para reduzir o erro quadrático médio.
Este artigo apresenta o swNIsim, um pacote R flexível e baseado em simulação que permite o cálculo de poder para ensaios clínicos randomizados por agrupamentos em degraus de não inferioridade, ao acomodar diversos recursos de delineamento, tipos de desfecho e estratégias analíticas, enquanto demonstra, por meio de simulações, que o aumento dos períodos de tempo e o equilíbrio na alocação dos agrupamentos aumentam o poder estatístico.
Este artigo apresenta a Calibração Distribucional Local, um método não paramétrico que infere distribuições preditivas completas e coerentes em locais não amostrados a partir de conjuntos espaciais para fornecer probabilidades de excedência precisas para campos ambientais heterogêneos, superando abordagens tradicionais de krigagem ao corrigir a subdispersão e eliminar violações de relação de ordem.
Este tutorial apresenta um fluxo de trabalho reprodutível e apoiado por código para a realização de análise de mediação com dados agrupados em psicologia da saúde, demonstrado através de um estudo multietapa da China que vincula fatores ambientais de nível macro à participação social e vulnerabilidade relacionada ao suicídio de nível micro, ao mesmo tempo em que aborda desafios estatísticos como agrupamento e múltiplas comparações.
Este estudo propõe e avalia uma estrutura de inteligência estatística para medir a transformação digital no setor público da Região do Curdistão no Iraque, utilizando dados secundários e vários métodos estatísticos para revelar uma pontuação de desempenho geral moderada de 4,60/7, com alta proficiência em capacidades de identidade digital, mas com margem significativa para melhorias na acessibilidade dos serviços.
Este artigo propõe uma estatística de teste de colinearidade simples e computacionalmente eficiente para testes de hipóteses em modelos lineares generalizados de alta dimensão que permanece eficaz quando o número de preditores excede o tamanho da amostra e demonstra poder estatístico superior, particularmente em cenários de alternativas esparsas, em comparação aos testes clássicos de Wald e de razão de verossimilhança.
Este artigo apresenta uma extensão do pacote de código aberto R saemix para ajustar modelos de efeitos mistos não lineares não gaussianos, demonstrando sua flexibilidade e precisão por meio de diversas aplicações do mundo real e um estudo de simulação sobre dados binários repetidos.
Este estudo determina analiticamente e computacionalmente os intervalos ideais de testes periódicos para uma unidade de reserva única ao modelar o equilíbrio entre a exposição a falhas ocultas e o tempo de serviço offline, enquanto quantifica como a incerteza de detecção repetida e a inclusão de testes integrais periódicos impactam a prontidão geral do sistema.
Este artigo apresenta o EduVision DV, um pipeline de dados reprodutível e um sistema de dashboard interativo no Tableau que integra e harmoniza múltiplos conjuntos de dados de rankings universitários com indicadores educacionais do Banco Mundial para permitir a comparação entre sistemas, ao mesmo tempo em que divulga explicitamente as limitações de qualidade dos dados subjacentes, tais como pontuações estimadas e valores constantes.