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Evaluating consumption effects of intelligent control algorithms for district heated buildings

Este artículo propone un enfoque basado en modelos para aislar y cuantificar exclusivamente los efectos de ahorro energético derivados de algoritmos de control inteligente en edificios con calefacción urbana, superando las limitaciones de los métodos tradicionales para separar dichas mejoras de otros cambios en el edificio, y valida su eficacia mediante datos reales de una década de la plataforma Danfoss Leanheat.

Antti Solonen, Arttu Häkkinen, Sallamaari Rapo, Antti Mäkinen, Sampo Kaukonen, Felipe UribeTue, 10 Ma🔢 math

Group-Sparse Smoothing for Longitudinal Models with Time-Varying Coefficients

El artículo propone TV-Select, un marco unificado que utiliza penalización doble y splines B para identificar simultáneamente qué covariables tienen efectos constantes o variables en el tiempo en modelos longitudinales, mejorando así la precisión estructural, la suavidad de la estimación y el rendimiento predictivo frente a métodos existentes.

Yu Lu, Tianni Zhang, Yuyao Wang, Mengfei RanTue, 10 Ma🔢 math

Optimising antibiotic switching via forecasting of patient physiology

Este artículo propone un sistema de apoyo a la decisión clínica basado en procesos neuronales que pronostica la fisiología del paciente para identificar de manera interpretable y adaptable cuándo es seguro cambiar de antibióticos intravenosos a orales, superando las limitaciones de los métodos que aprenden de decisiones históricas y demostrando su eficacia en validaciones con datos de EE. UU. y el Reino Unido.

Magnus Ross, Nel Swanepoel, Akish Luintel, Emma McGuire, Ingemar J. Cox, Steve Harris, Vasileios LamposTue, 10 Ma🤖 cs.LG

Estimating Reproducibility in Genome-Wide Association Studies

Este artículo propone dos medidas probabilísticas, la Tasa de Reproducibilidad (RR) y la Tasa de Irreproducibilidad Falsa (FIR), para cuantificar y evaluar el comportamiento de las asociaciones positivas en estudios de replicación dentro de los estudios de asociación del genoma completo (GWAS).

Wei Jiang, Jing-Hao Xue, Weichuan YuThu, 12 Ma📊 stat

Controlling the joint local false discovery rate is more powerful than meta-analysis methods in joint analysis of summary statistics from multiple genome-wide association studies

Los autores proponen un nuevo método de análisis conjunto basado en el control de la tasa local de falsos descubrimientos conjunta (Jlfdr) que demuestra ser más potente y efectivo que los métodos tradicionales de metaanálisis para identificar variantes genéticas asociadas en estudios de asociación del genoma completo (GWAS), especialmente al analizar conjuntos de datos heterogéneos.

Wei Jiang, Weichuan YuThu, 12 Ma📊 stat

EarthquakeNPP: A Benchmark for Earthquake Forecasting with Neural Point Processes

El artículo presenta EarthquakeNPP, una nueva plataforma de referencia que corrige deficiencias en benchmarks anteriores y demuestra mediante experimentos que, a diferencia del modelo ETAS, los Procesos Puntuales Neuronales actuales aún no superan los métodos tradicionales para la predicción de sismos.

Samuel Stockman, Daniel Lawson, Maximilian WernerThu, 12 Ma🔬 physics

Equipoise calibration of clinical trial design

Este artículo propone un marco de calibración que vincula formalmente las características estadísticas de los ensayos clínicos con el desequilibrio de la equipoise clínica, demostrando que los diseños estándar de fase avanzada proporcionan una evidencia robusta de dicho desequilibrio cuando se observan resultados positivos consistentes.

Fabio RigatThu, 12 Ma📊 stat

Offline Dynamic Inventory and Pricing Strategy: Addressing Censored and Dependent Demand

Este artículo propone dos algoritmos basados en datos para estimar políticas óptimas de precios e inventario en un entorno secuencial con demanda censurada y dependiente, abordando los desafíos de la pérdida de información y la no estacionariedad mediante aproximaciones de procesos de decisión de Markov de alto orden y análisis de supervivencia.

Korel Gundem, Zhengling QiThu, 12 Ma📊 stat

Constructing Evidence-Based Tailoring Variables for Adaptive Interventions

Este artículo propone un marco sistemático para desarrollar variables de adaptación basadas en evidencia causal, destacando que aunque los datos observacionales secundarios pueden utilizarse, los ensayos aleatorizados diseñados específicamente para la optimización ofrecen la evidencia más directa para determinar qué medir, cuándo y con qué umbrales en las intervenciones adaptativas.

John J. Dziak, Inbal Nahum-ShaniThu, 12 Ma📊 stat

Singular Bayesian Neural Networks

El artículo propone redes neuronales bayesianas singularmente parametrizadas mediante descomposición de bajo rango que, al concentrarse en una variedad de rango $r$ , logran una reducción significativa de parámetros y mejores límites de generalización sin sacrificar el rendimiento predictivo ni la calibración en comparación con los enfoques tradicionales.

Mame Diarra Toure, David A. StephensThu, 12 Ma📊 stat

SEED-SET: Scalable Evolving Experimental Design for System-level Ethical Testing

El artículo presenta SEED-SET, un marco de diseño experimental bayesiano que integra evaluaciones objetivas y juicios subjetivos de las partes interesadas mediante procesos gaussianos jerárquicos para realizar una prueba ética escalable y eficiente de sistemas autónomos, logrando una mayor cobertura de espacios de búsqueda y una generación superior de candidatos de prueba en comparación con los métodos existentes.

Anjali Parashar, Yingke Li, Eric Yang Yu, Fei Chen, James Neidhoefer, Devesh Upadhyay, Chuchu FanThu, 12 Ma📊 stat

Trajectory-informed graph-based clustering for longitudinal cancer subtyping

Este estudio propone un nuevo método de agrupamiento basado en grafos e informado por trayectorias que integra datos clínicos multimodales y evoluciones temporales para identificar subtipos de cáncer más precisos y clínicamente relevantes, superando las limitaciones de los enfoques estáticos tradicionales.

Lara Cavinato, Marco Rocchi, Luca Viganò, Francesca IevaThu, 12 Ma📊 stat

Novel g-computation algorithms for time-varying actions with recurrent and semi-competing events

Este artículo presenta dos nuevos algoritmos de g-cálculo que abordan simultáneamente el confusión dependiente del tiempo y los eventos semi-compitiendo, demostrando mediante simulaciones y una aplicación empírica sobre el tabaquismo y la hipertensión que superan a los estimadores existentes al ofrecer resultados sin sesgos en estudios longitudinales de envejecimiento.

Alena Sorensen D'Alessio, Lucas M. Neuroth, Jessie K Edwards, Chantel L. Martin, Paul N ZivichThu, 12 Ma📊 stat

Bayesian Synchronization of Proxy Paleorecords with Reference Chronologies

El artículo presenta BSync, un marco de sincronización bayesiana que infiere una función de mapeo temporal monótona con cuantificación formal de incertidumbre para alinear registros paleoclimáticos ruidosos con cronologías de referencia, superando a los métodos de optimización existentes al proporcionar intervalos creíbles bien calibrados y alineaciones más precisas, especialmente cuando las restricciones de edad independientes son escasas.

Marco A. Aquino-López, Francesco Muschitiello, Matt OsmanThu, 12 Ma📊 stat

Gimbal Regression: Orientation-Adaptive Local Linear Regression under Spatial Heterogeneity

El artículo presenta la Regresión Gimbal, un marco de regresión local determinista y consciente de la geometría diseñado para garantizar una estimación estable y auditable en presencia de heterogeneidad espacial, evitando así la inestabilidad numérica causada por vecindarios anisotrópicos o de baja dimensión.

Yuichiro OtaniThu, 12 Ma📈 econ

Spectral Decomposition Reveals Surface Processes on Europa

Mediante el análisis de datos del telescopio JWST, este estudio revela que la distribución de CO₂ en la superficie de Europa sigue un patrón lenticular que se superpone a texturas de hielo anómalas, lo que sugiere que la retención de volátiles depende de microfísicas superficiales y tiene implicaciones clave para comprender el intercambio superficie-interior y la habitabilidad del satélite.

Gideon Yoffe, Sahar ShahafThu, 12 Ma🔭 astro-ph

Conformal prediction for high-dimensional functional time series: Applications to subnational mortality

Este artículo propone un enfoque agnóstico al modelo y libre de distribución mediante predicción conformada (dividida y secuencial) para cuantificar la incertidumbre en series temporales funcionales de alta dimensión, demostrando su eficacia mediante la construcción de intervalos de predicción para la mortalidad subnacional en Japón y Canadá.

Han Lin ShangThu, 12 Ma📊 stat

A Python implementation of some geometric tools on Kendall 3D shape space for practical applications

Este artículo presenta una implementación en Python de herramientas geométricas para el espacio de formas de Kendall en 3D, diseñadas para superar las limitaciones de la biblioteca Geomstats y facilitar el análisis de formas independiente de escala, posición y orientación en aplicaciones prácticas.

Jorge Valero, Vicent Gimeno i Garcia, M. Victoría Ibáñez, Pau Martinavarro, Amelia SimóThu, 12 Ma📊 stat

Bayesian Design and Analysis of Precision Trials with Partial Borrowing

Este artículo propone un marco práctico de diseño y análisis bayesiano para ensayos clínicos de precisión que utiliza un modelo de ponderación individual para incorporar parcialmente datos externos en subgrupos escasos, optimizando así la estimación de efectos de interacción y la determinación de tamaños muestrales.

Shirin Golchi, Satoshi MoritaThu, 12 Ma📊 stat

Estimands and the Choice of Non-Inferiority Margin under ICH E9(R1)

Este artículo examina cómo la elección del estimando en ensayos de no inferioridad, particularmente bajo el marco ICH E9(R1), influye críticamente en la determinación del margen de no inferioridad, demostrando mediante simulaciones y ejemplos en gestión de peso que los márgenes históricos deben adaptarse a la estrategia específica de eventos intercurrentes para garantizar la validez de la constancia y la sensibilidad del ensayo.

Tobias Mütze, Helle Lynggaard, Sunita Rehal, Oliver N. Keene, Marian Mitroiu, David WrightThu, 12 Ma📊 stat

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