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New approach for estimating socioeconomic indicators in small-areas with sparse samples and high within-region heterogeneity: application in the Peruvian Amazon

Este estudo demonstra que modelos bayesianos de estimativa de pequenas áreas, aproveitando dados de Pesquisas Demográficas e de Saúde e de censos, podem gerar estimativas socioeconômicas robustas, de escala fina e temporalmente consistentes para regiões esparsas e heterogêneas como a Amazônia peruana, revelando, assim, ligações espaciais críticas entre pobreza, educação e a carga de malária que são frequentemente ocultadas em análises tradicionais de larga escala.

Jose Matta-Chuquisapon, Julianne Meisner, Sergio E. Recuenco2026-10-09
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Novel Screening Methods for Binary Outcomes with Rare Events

Este artigo introduz e valida dois novos métodos de triagem, Rare-Screening e Firth-ttScreening, projetados para melhorar a detecção de sítios CpG associados a eventos binários raros em estudos de associação de epigenoma em larga escala de alta dimensão, demonstrando sensibilidade superior em comparação com as abordagens tradicionais de FDR e Bonferroni.

Mohammad Nahian Ferdous Abrar, Hongmei Zhang, Meredith Ray, Yuanjin Liu, Hasan Arshad, Yu Jiang2026-10-09
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Benchmarking machine learning against a regulatory rule-based baseline for drinking-water compliance classification

Este estudo demonstra que, para a classificação de conformidade de água potável, modelos de aprendizado de máquina não podem superar um baseline regulatório baseado em regras porque os limiares definidos pelo domínio já capturam quase todo o sinal disponível, destacando que refinar as regras regulatórias e implementar estratégias de consenso são mais eficazes do que a seleção de modelos.

Aljaž Sovič, Barbara Hribar Lee, Zoran Bosnić2026-10-09
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Testing Governance Mediation with Multi-Edition City Indices: A Simulation-Validated Pipeline with a Confounding Diagnostic and Sensitivity Analysis

Este artigo apresenta e valida um pipeline aberto de oito estágios para análise de mediação em índices urbanos de múltiplas edições, demonstrando, por meio de extensas simulações, que enquanto os métodos padrão sofrem com inflação de erros do Tipo I e viés severo devido a confundimento não observado ou variante no tempo, uma combinação de bootstrapping de clusters de cidades, modelos de efeitos fixos de duas vias e análise de sensibilidade de correlação de resíduos fornece um protocolo robusto para alegações de mediação de governança confiáveis.

Kamal Abdelgowad, Baher ElShaarawy, Muhammad Essa, Asra Mehar, Kiran Kumar2026-10-09
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The Synergy Framework: A Four-View, Domain-Self-Calibrated Instrument for Measuring the Structure of Complex Systems

Este artigo apresenta o Synergy Framework, um instrumento de quatro perspectivas e autocalibrado pelo domínio que integra acoplamento estrutural, organização de múltiplos corpos, estabilidade dinâmica e recuperação de perturbações para medir sistemas complexos enquanto relata explicitamente modos de falha e evita dependências de visão única.

Wenlong Li2026-10-09
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Spatially Correlated Measurement Error: Bias Amplification and Identification via Higher-Order Spatial Lags

Este artigo demonstra que o erro de medição espacialmente correlacionado amplifica o viés de atenuação e invalida variáveis instrumentais padrão, propondo um estimador GMM de defasagem espacial de ordem superior que aproveita condições de mistura geométrica para alcançar uma redução significativa do viés e inferência válida, conforme validado por simulações e uma aplicação de infraestrutura tunisiana.

mohamed riadh cherif2026-10-09
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Classical and Bayesian Estimation of WeibullParameters Under Fuzzy Data Using Alpha Cuts

Este artigo propõe e avalia métodos clássicos e bayesianos para estimar parâmetros da distribuição de Weibull sob dados fuzzy utilizando α\alpha-cortes, demonstrando, por meio de simulação e aplicação no mundo real, que essas abordagens produzem precisão competitiva e revelam comportamentos únicos na estimativa do parâmetro de forma em comparação com métodos de dados nítidos (crisp).

Naresh Matta, Nagamani Nadiminti2026-10-09
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When National Happiness and Suicide Mortality Diverge: Explainable Machine Learning, Anomaly Detection, and Panel Evidence from 161 Countries

Este estudo utiliza aprendizado de máquina explicável e dados em painel de 161 países para demonstrar que a satisfação com a vida nacional e a mortalidade por suicídio frequentemente divergem devido a fatores como desemprego e consumo de álcool, revelando perfis de países de alto risco específicos ao mesmo tempo em que alerta contra a confusão entre padrões estatísticos agregados e mecanismos causais individuais.

Young-Chool Choi2026-10-08
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A Relational Matrix Representation of Positive Ratio-Scale Systems: Theory, Statistical Inference, and Applications to Anthropometry

Este artigo introduz a Matriz de Relacionamento Antropométrico (ARM) e o Índice de Estabilidade Estrutural Antropométrica (ASSI) como um novo arcabouço estruturalmente completo para representar e inferir estatisticamente a organização proporcional de sistemas de escala de razão positivos, oferecendo uma abordagem complementar aos métodos multivariados tradicionais com amplas aplicações em campos que variam da antropometria à engenharia.

Suresh Deman2026-10-08
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Constructing a Spatial Public Service Availability Index (PSAI) for a Developing-Country Context: Development and Spatial Application in Bangladesh

Este estudo desenvolve um Índice de Disponibilidade de Serviços Públicos Espaciais (PSAI) para os 64 distritos de Bangladesh ao integrar dados de censos e do OpenStreetMap através de seis domínios de serviços, revelando disparidades espaciais significativas com Dhaka apresentando a pontuação mais alta e Rangamati a mais baixa, enquanto encontra apenas evidências fracas de agrupamento espacial estatisticamente significativo entre os distritos de alta disponibilidade.

Sk Md Jannatul Na, Ahad Kanak Prottay, Vargob Paul, Shazed Hossain Chamok, S M Tafsirul Islam2026-10-08