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📊 estatística

Approximate Sampling for Randomization Tests: A Total-Variation Certification Framework

Este artigo introduz uma estrutura de certificação de variação total para avaliar amostradores aproximados para randomização de clusters com restrição de covariáveis, demonstrando em um benchmark fixo e extensões sintéticas que as aproximações quânticas e clássicas atuais frequentemente se desviam significativamente dos alvos exatos, inflando, assim, as taxas de erro do tipo I e alterando os valores de p em testes de randomização.

Mohamed Faisal Sindhi, Hammaz Buksh2026-10-13
📊 estatística

Population-Aware Bayesian Fairness in AI under Complex Survey Designs

Este artigo propõe uma estrutura de equidade bayesiana consciente da população que integra ponderação de amostragem complexa, agrupamento parcial hierárquico e calibração de incerteza para estimar e certificar com precisão as disparidades de grupo em sistemas preditivos, demonstrando, por meio de simulações e dados do mundo real, que ignorar o desenho da amostragem leva a conclusões de equidade enviesadas.

Debashis Chatterjee2026-10-13
📊 estatística

Adaptive Functional Principal Component Forecasting of Cross-Sectional ETF Return Distributions in Wasserstein Space

Este artigo propõe uma estrutura de previsão de componentes principais funcionais adaptativa no espaço de Wasserstein para distribuições de retornos de ETFs transversais, demonstrando que a combinação de uma âncora autorregressiva de FPCA forte com a correção de resíduos por quantis selecionados ou dinâmica de escore global produz melhorias modestas, porém estáveis, em relação às alternativas padrão e instáveis.

Çağlar Sözen, Mervenur SÖZEN2026-10-13
📊 estatística

Adaptive Mortality Drift for Short-Horizon Forecasting of Under-Five Mortality in West Africa: Model Development, Monte Carlo Validation, Robustness, and a 16-Country Application

Este artigo introduz e valida um modelo de Deriva de Mortalidade Adaptativa (AMD) que supera vários benchmarks estatísticos e de aprendizado de máquina na previsão de tendências de mortalidade infantil de curto prazo em 16 países da África Ocidental, ao estimar dinamicamente a persistência da mortalidade e demonstrar robustez por meio de simulações de Monte Carlo.

Mumini Idowu Adarabioyo2026-10-12
📊 estatística

Stress-testing post-market medical-device reporting signals: an empirical study of temporal, entity-label and comparator robustness in FDA MAUDE

Este estudo empírico de dados do MAUDE da FDA demonstra que sinais de desproporcionalidade positiva de períodos amplos são frequentemente instáveis metodologicamente, necessitando de testes de estresse temporais, de rótulo de entidade e de comparador para distinguir padrões de relato robustos de artefatos antes de se tirar conclusões sobre a segurança do dispositivo.

Donglin Xu, Zhen Yu, Ang Li, Zengkun Liu, Qiduo Chen, Jing Liu, Hourong Sun2026-10-12
📊 estatística

Disease spread in compartmental spaces: Markov and semi-Markov population models

Este artigo propõe um arcabouço estocástico utilizando modelos de população de Markov fechados e semimarkovianos abertos para analisar a transmissão de doenças infecciosas em espaços compartimentais interconectados, ao considerar a estrutura espacial, a mobilidade individual e as distribuições gerais de tempo de residência.

Brenda Ivette García-Maya, Yehtli Morales-Huerta, Raúl Salgado-Garcia2026-10-12
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When Better Writing Changes the Order: A Monte Carlo Study of Rank Reversals and Selection Instability in AI-Assisted L2 Writing Assessment

Este estudo de Monte Carlo demonstra que, embora as melhorias na escrita assistidas por IA não preservem automaticamente os rankings de proficiência relativa dos alunos, as reversões de ranking e a instabilidade de seleção resultantes variam significamente dependendo do mecanismo de assistência, com ganhos direcionados às fraquezas causando erros substanciais de ordenação e declínios na precisão de seleção que não podem ser totalmente corrigidos pela calibração de pontuação baseada apenas no produto.

Tan Nguyen Huynh Si2026-10-12
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The Statistical Price of Unknown Geometry in In-Context Regression

Este artigo estabelece que, na regressão de contexto gaussiano com uma observação rotulada, o custo estatístico de estimar a geometria da tarefa desconhecida é distinto de e estritamente positivo em relação ao custo de selecionar uma ação geométrica sem o feedback do rótulo, revelando que o feedback do rótulo proporciona uma vantagem única na redução do arrependimento de aproximação de Bayes mesmo quando o risco total diminui com mais dados de referência.

Jufeng Li, Wenjie Li2026-10-12