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An Interpretable Statistical Learning Framework for Binary Classification: An Application to Student Stress Prediction

Este estudo propõe e valida uma estrutura de aprendizagem estatística interpretável que integra regressão penalizada, seleção de estabilidade por bootstrap e aprendizado de máquina explicável baseado em SHAP para prever com precisão o estresse estudantil, identificando preditores fundamentais como a pressão de exames e horas de sono, ao mesmo tempo em que garante transparência e reprodutibilidade do modelo.

Francis Okyere2026-07-08

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The Socio-Evolutionary Algorithm: trust, imitation and exploration in repeated adaptive decisions

Este estudo introduz o framework do Algoritmo Socio-Evolutivo (SEA), que modela o equilíbrio entre confiança, imitação e exploração em decisões adaptativas repetidas, e valida seu desempenho competitivo e interpretabilidade através de dez coortes heterogêneas em uma tarefa de alocação de dívida.

Do-Yeong Kim2026-07-08

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An index to quantify the disparity between coauthorship and individual’s scientific impact

Este artigo propõe o Índice de Disparidade de Coautoria (CDI), uma métrica inovadora projetada para quantificar o desequilíbrio entre o impacto científico de um autor e o seu número de coautores em artigos h-core, ajudando, assim, a identificar instâncias de abuso de coautoria, como autoria de presente ou de convidado.

Shaibu Mohammed2026-07-08

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Dependence Geometry and Simulation Across Precipitation Fields

Este estudo introduz uma estrutura de geometria de dependência combinando construções de cópulas de pares com modelos ocultos de Markov para analisar e simular os complexos padrões de dependência espacial e temporal de campos de precipitação usando dados de múltiplos locais do sul da Alemanha.

Tapiwa Edward Chida, Nadarajah Ramesh, Christian Onof2026-07-08

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The windowEM algorithm

O artigo propõe o algoritmo windowEM, uma variante estocástica do método EM que particiona os dados em blocos dispostos em um círculo para gerar uma população de estimativas por meio de atualizações sequenciais e suavização de janela deslizante, oferecendo, assim, garantias de convergência e potencial prevenção de sobreajuste.

Carsten Wiuf, Malthe Sebro Rasmussen2026-07-07

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Beyond Rules of Thumb: A Quantitative Confidence Framework for Central Limit Theorem Applicability

Este artigo introduz uma estrutura quantitativa baseada em simulação que substitui regras informais de tamanho de amostra por regiões de confiança calibradas empiricamente no plano assimetria–tamanho da amostra para determinar rigorosamente a aplicabilidade do Teorema Central do Limite tanto para conjuntos de dados contínuos quanto discretos.

Linsen Liu2026-07-07

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Adaptive Tail Correction for Extreme Value Modelling: A Power Log Hybrid Extension of the GEV Distribution

Este artigo propõe o PLH-GEV, uma extensão de Potência Log Híbrida flexível da distribuição de Valor Extremo Generalizado que corrige adaptativamente a rigidez da cauda de sobrevivência para melhorar significativamente a precisão dos quantis extremos em conjuntos de dados financeiros e de seguros, revertendo para o modelo clássico quando desnecessário.

Arslan Khalid, Ishfaq Ahmed, Ibrahim Mufrah Almanjahie2026-07-07

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Properties and Statistical Inference for the Standard Gram--Charlier Type A Distribution and Its Exponentiated Version

Este artigo deriva propriedades fundamentais, incluindo condições de normalização, funções geratrizes e relações de momentos, para a distribuição Gram–Charlier Tipo A padronizada e sua versão exponencial, abordando também limitações como o problema da não negatividade de expansões truncadas.

Sthitadhi Das, Subhrajit Saha2026-07-07

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Analytical Validation of Wistats v3.0 Through Comparison With SPSS and scikit-learn

Este estudo valida a precisão analítica do Wistats v3.0 ao demonstrar sua concordância completa com softwares estatísticos estabelecidos (SPSS) e bibliotecas de aprendizado de máquina (scikit-learn) através de diversos cenários analíticos, confirmando sua confiabilidade como uma plataforma centrada no usuário para relatórios científicos automatizados e prontos para publicação.

Levent Korkmaz2026-07-07

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Two-Level Continuous Monitoring of Work-Related Psychosocial Risk: Formalization and Simulation-Based Proof of Concept of a Sector–Individual Assessment Architecture

Este artigo propõe e simula uma arquitetura de monitoramento de dois níveis para riscos psicossociais relacionados ao trabalho que combina um Índice de Carga Organizacional objetivo, em nível setorial, com um Índice de Resposta Psicossocial em nível individual, demonstrando, por meio de análise de Monte Carlo, que critérios de alerta refinados podem alcançar alta sensibilidade enquanto minimizam alarmes falsos em comparação ao limiarismo ingênuo.

frederico veloso2026-07-07

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