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Intrinsic predictability rather than urban structure governs machine learning forecast skill for electricity demand

Este artículo sostiene que la capacidad de pronóstico de los modelos de aprendizaje automático para la demanda eléctrica urbana está determinada primordialmente por la predictibilidad intrínseca de los patrones históricos de carga de una ciudad (específicamente la varianza estacional y la sensibilidad a la temperatura) en lugar de por las características estructurales o la ubicación geográfica de la ciudad.

Mahyar Hassani, Ataollah Rafiei Atani, Mahdi Abdolhamid, Mohammadreza Hamidizadeh2026-09-11
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Calibration Algorithms for Multiscale Geographically and Temporally Weighted Regression: Parameter Recovery, Uncertainty Calibration, and Computational Scaling

Este estudio establece el algoritmo de la Escala Top-Down (TDS) como un referente computacionalmente eficiente y estadísticamente robusto para la Regresión Ponderada Geográficamente y Temporalmente Multiescala, demostrando su superioridad sobre los métodos existentes en la recuperación de parámetros y la calibración de la incertidumbre, al tiempo que revela distintos impulsores urbanos multiescala en São Paulo a través de un análisis longitudinal de 34.938 observaciones de censos.

Alex Monito Nhancololo, Jorge Mateu, Vanessa Mayumi Kawaichi, Airlane Pereira Alencar2026-09-11
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Hybrid Statistical Modeling and Machine Learning Ensemblers for Interpretable HIV Viral Load Prediction Among Clients on Antiretroviral Therapy

Este estudio desarrolla y valida un modelo de aprendizaje automático de ensamble basado en Stacking utilizando 5,7 millones de registros de carga viral de Uganda para predecir con precisión la carga viral de la próxima visita para clientes de TARGA, logrando un rendimiento superior con un R² de 0,85 y utilizando LIME para la interpretabilidad del modelo.

Muhire Jacob, Jjingo Daudi, Galiwango Ronald, Joyce Nakatumba-Nabende, Aloysious Ssemaganda, Isaac Ssewanyana2026-09-10
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Separating local scale dependence from regional mixing in urban block-size distributions

Este artículo presenta un flujo de trabajo independiente del modelo para distinguir la dependencia de escala local genuina de las tendencias artificiales causadas por la mezcla regional en las distribuciones de tamaño de manzana urbana, demostrando mediante un análisis exhaustivo de Tokio que, si bien la heterogeneidad regional aplana la cola de la distribución, las manzanas más pequeñas exhiben un pronunciamiento local significativo que no puede explicarse únicamente mediante efectos de composición.

Hiroyuki Shima, Yuri Akiba2026-09-10
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Practitioner Allegiance Risk Scale (PARS-6): Development of a Theory-Informed Instrument for Screening Investigator Allegiance-Related Risk Across Intervention Research

Este artículo presenta el desarrollo teórico y la estructura de la Escala de Riesgo de Lealtad del Profesional (PARS-6), un nuevo instrumento de seis ítems diseñado para cribar y documentar sistemáticamente las características relacionadas con la lealtad del investigador durante la extracción de datos en revisiones sistemáticas de investigación de intervenciones, aclarando explícitamente que sirve como un indicador descriptivo de riesgo en lugar de una medida definitiva de sesgo.

Balaganesh Gopurala, Om Vrishank Gopurala, Suryaprathap Gopurala, Cathal Walsh2026-09-09
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Comparative and Forecast Analysis of Research Productivity among Philippine State Universities: A SciVal-Based Bibliometric Assessment (2015–2025)

Este estudio utiliza datos bibliométricos de SciVal y modelos de previsión para revelar que, si bien las universidades estatales filipinas han aumentado significativamente sus volúmenes de publicación de 2015 a 2025, las disparidades regionales sustanciales y persistentes en la producción e impacto de la investigación —lideradas por la Región III— continuarán hasta 2030 sin inversiones de creación de capacidad dirigidas en lugar de incentivos uniformes.

Brandon Obenza, Eduard M. Albay, Joel B. Mangaba, Rose Nonette C. Capadosa, Lianne Angelico C. Depante, Leo Mendel D. Ro (…)2026-09-09
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Conditional Sign Randomization with Estimated Whitening in Gaussian Kinship Models

Este artículo propone un método de aleatorización de signos condicional con blanqueo estimado para modelos de parentesco gaussianos que permite pruebas de asociación de conjuntos de genes con control de nivel de muestra finita y computacionalmente eficientes al aprovechar la simetría de signo y la calibración reutilizable a través de una órbita de signo, mientras distingue explícitamente su objetivo de inferencia de la nulidad global del enriquecimiento competitivo o el descubrimiento de genes causales.

Siyu Guo, Ruixiang Zhang, Benfan Lin, Yunfan Zhang, yu wang2026-09-09
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Laplacian-P-splines for shared Gamma frailty models applied to clustered right-censored time-to-event data

Este artículo presenta los Laplacian-P-splines (LPS) como una alternativa bayesiana computacionalmente eficiente y libre de muestreo para estimar modelos de fragilidad Gamma compartida en datos de tiempo hasta el evento agrupados y con censura por la derecha, demostrando su desempeño a través de simulaciones y aplicaciones a tres conjuntos de datos biomédicos.

Piotr Lewczuk, Oswaldo Gressani, Steven Abrams, Christel Faes2026-09-08