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Functional Autoregressive Modeling with Exogenous Variables for Day-Ahead Electricity Price Forecasting in the Croatian Electricity Market

Este artigo demonstra que modelos autorregressivos funcionais com variáveis exógenas (FARX(p)) superam significativamente os métodos tradicionais estatísticos e de aprendizado de máquina na previsão de preços de eletricidade para o dia seguinte no mercado croata, ao capturar efetivamente a volatilidade de alta frequência, as dependências temporais e os efeitos impulsionados pela demanda.

Laila A. AL-Essa, Faheem Jan, Mehwish Tahir, Muhammad Wisal Khan2026-07-03
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Interpretable Forecasting of FIFA World Cup Tournament Progression Using Penalized Logistic Regression and Bootstrap Stability Selection

Este estudo apresenta uma estrutura de previsão interpretável utilizando regressão logística penalizada e seleção de estabilidade por bootstrap em dados históricos de equipes para prever a progressão da Copa do Mundo da FIFA, identificando preditores fundamentais como valor de mercado e ranking da FIFA, enquanto prevê Argentina, França, Espanha, Inglaterra, Alemanha e Países Baixos como principais contendentes para o torneio de 2026.

Francis Okyere, Francis Mawutor Amuyao, Sherif Mohammed2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
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One Truncated Likelihood Expansion: Estimation, Testing, and Classification as a Single Captured-Fraction Functional

Este artigo unifica a estimativa de parâmetros, o teste de hipóteses e a classificação de sinais ao demonstrar que todas as três tarefas podem ser avaliadas por meio de um único funcional — a fração capturada de uma expansão de log-verossimilhança em uma base fixa — o qual revela sua eficiência compartilhada, condições de terminação e otimalidade através de diversas distribuições, incluindo aquelas onde bases ortogonais tradicionais falham.

Serhii Zabolotnii2026-07-03
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Improving the reliability of district-level estimates ofteenage pregnancy in Malawi using small area estimation

Este estudo aumenta a confiabilidade das estimativas de gravidez na adolescência ao nível distrital em Malawi ao aplicar um modelo de estimação de pequena área de Fay-Herriot a dados de inquéritos de 2024 e variáveis auxiliares do censo de 2018, proporcionando, desta forma, uma base de evidências mais estável para políticas descentralizadas e intervenções direcionadas.

Evaristar Kudowa, Samuel O. Manda, Marc Y.R Henrion2026-07-03
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Shrinkage Estimators in Finite Mixture of Mixed Generalized Estimating Equations

Este artigo propõe um algoritmo de mínimos quadrados ponderados com encolhimento iterativo baseado em verossimilhança penalizada para estimar parâmetros para modelos de mistura finitos de equações de estimativa generalizadas mistas, abordando a heterogeneidade populacional onde os modelos lineares mistos padrão falham, e valida o desempenho do método por meio de simulações de Monte Carlo.

Sajjad Nezamdoust, Farzad Eskandari2026-07-03
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Integrated Yield and Demand Forecasting for Air Cargo in MEASA Emerging Markets: A Multi-Method Statistical Framework

Este artigo apresenta uma estrutura estatística integrada combinando modelos OLS, SUR, ARIMAX e Random Forest dentro de um ambiente Power BI para melhorar a previsão de rendimento e demanda de carga aérea em mercados emergentes da região MEASA, ao abordar interrupções geopolíticas, interações não lineares do fator de ocupação e dinâmicas de mix de commodities, enquanto estabelece matematicamente uma ponte entre a modelagem acadêmica e as métricas de relatórios comerciais.

Shaista Kanwal2026-07-02
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Stability and Interrelationships of Classical Test Theory Indicators Under Varying Difficulty Conditions: A Monte Carlo Simulation Study

Este estudo de simulação de Monte Carlo demonstra que, sob independência estrutural, os indicadores ao nível do item da Teoria Clássica dos Testes exibem relações matematicamente determinadas — tais como a equivalência funcional perfeita das estatísticas de itens binários e a estabilidade das correlações discriminação-total através de níveis de dificuldade — enquanto a confiabilidade ao nível do teste permanece baixa devido à ausência de covariância entre os itens.

Ammar Yasser2026-07-02
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Logistics-driven proactive drone epidemic intervention model

Este artigo propõe um modelo de intervenção epidêmica proativa impulsionado pela logística que integra uma estrutura matemática RM-SIR com um sistema inteligente de entrega por drones para permitir o escalonamento preciso de recursos com prioridade rural, transformando efetivamente a logística de uma função de transporte passiva em uma ferramenta ativa de controle epidêmico que reduz significamente os picos e a duração dos surtos, mantendo uma alta relação custo-benefício.

Jiaen Zheng2026-07-02
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Statistical Advances in Nonparametric Estimation through Artificial Intelligence Techniques

Este artigo faz um levantamento da integração teórica e prática de técnicas de inteligência artificial, como aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço, na estimação não paramétrica para abordar desafios de alta dimensionalidade e dependências complexas em campos como medicina e economia, enquanto examina criticamente as compensações entre interpretabilidade, custo computacional e garantias estatísticas.

Sthitadhi Das2026-07-02
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Accurate mean-field predictions for cognitively grounded social influence dynamics with confirmation bias

Este artigo demonstra que modelos baseados em agentes cognitivamente detalhados de influência social com viés de confirmação podem ser reduzidos com precisão a um sistema de campo médio de baixa dimensão e analiticamente tratável que captura a transição do consenso para a polarização e fornece um teste de estabilidade simples para diagnosticar a quebra de simetria.

Sven Banisch, Joris Wessels2026-07-02