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Modelling Extreme Water Levels of a Hydroelectric Dam under Natural Truncation
本研究表明，右截断峰值超越阈值（RT-POT）模型通过提供更精确的参数估计和更真实的上限端点，在处理加纳阿科姆博大坝在自然截断情况下的极端水位管理方面，优于传统的广义极值分布和广义帕累托分布方法。
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Adaptive Bayesian Threshold Heuristic Strategies for the Partial-Information Secretary Problem
本文通过将全信息最优停止理论与基于正态-伽马共轭先验的贝叶斯更新相结合，为部分信息秘书问题提出了自适应贝叶斯阈值启发式策略，证明了其在小样本量和弱先验信息情况下，相较于极大似然估计方法具有更优越的性能。
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Cross-Fitted Contamination-Aware Generalized Empirical-Bayes Liu Shrinkage for Multinomial Logit Models under Multicollinearity and Outliers
本文提出并评估了用于多项逻辑回归模型的交叉拟合污染感知广义经验贝叶斯刘收缩（CF-CABLS-MNL）估计量，这是一个集成了交叉拟合密度-功率散度、误分类调整和谱收缩的稳健框架，旨在显著降低多重共线性及离群值情况下的均方误差，尽管实证结果表明，虽然该方法在受污染的环境中表现出色，但在洁净或密集数据场景下，像岭回归这样的直接正则化方法可能会优于它。
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Model–based clustering for spherical and hyper–spherical data using elliptically symmetric distributions
本文针对球面和超球面数据，提出了一种基于椭圆对称分布的模型聚类框架，具体采用了通过期望最大化算法进行估计的椭圆对称角高斯分布和球面椭圆对称投影柯西分布，并通过模拟实验和实际应用对其进行了评估。
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Absolute and Relative Performance Indicators Associated with Match Success Across Six European Professional Football Leagues
这项针对欧洲六大联赛中 2,058 场比赛的研究表明，虽然相对表现指标（球队与对手之差）在预测比赛结果方面比绝对指标更有效，但通过整合绝对指标和相对指标可以实现最准确的预测模型。
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Odd Log-Logistic Rayleigh Distribution with Applications
本文引入了作为瑞利模型灵活扩展的两参数奇数对数逻辑瑞利（OLLR）分布，推导了其统计特性，并通过对两个真实世界数据集的应用，证明了其在生命数据建模方面的卓越性能。
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Learning Analytics and Early Warning Systems for Mathematics Achievement: A Multi-Country Comparative Programme Evaluation
本综述综合了来自多个国家的三十项研究证据，旨在评估用于数学成就的学习分析与预警系统的设计、性能及公平性影响，在强调其预测潜力的同时，指出了算法公平性、跨国可比性以及领域特定诊断见解整合方面的关键空白。
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Bayesian Target-Domain SHAP under Covariate Shift: Posterior Propagation, Overlap, and Selective Action Risk
本文提出了一种针对协变量偏移下目标域干预式 SHAP 的贝叶斯框架，该框架推导出了精确的后验分布和风险界限，以量化不确定性并优化选择性行动，并通过模拟和真实数据证明，与传统方法相比，该方法显著降低了估计误差和机会损失，尤其是在源分布与目标分布重叠度较低的情况下。
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Factorial multistratum designs for building, optimising or evaluating multilevel interventions embedded in learning systems: A taxonomy of factorial cluster-randomised trial designs and their variants
本文借鉴农业和工业研究中的多层概念，为析因集群随机对照试验设计提出了一种全面的分类法，旨在对现有的临床案例进行分类，利用一个理论性的肥胖干预方案来阐释十种设计变体，并强调优化多层级医疗干预措施所面临的实际挑战。
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Statistical analysis of waste generation in Bukavu city using IoT sensor data
本研究利用物联网传感器数据和高级统计建模来量化并预测刚果民主共和国布卡武市的固体废物产生量，揭示了产生率在空间和人口统计学上的显著差异，并为在该城市具有挑战性的地形和基础设施背景下优化收集策略及优先开展干预措施提供了基于证据的见解。