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441 artículos

📊 estadística

Predictive Forecasting of Care Load

Este estudio desarrolla e implementa un sistema de pronóstico de extremo a extremo utilizando características de ingeniería y modelos de aprendizaje automático para predecir las cargas de atención a corto plazo para los Niños Extranjeros No Acompañados en el programa de HHS de los EE. UU., mientras documenta transparentemente una discrepancia de desempeño entre una línea base de persistencia y el modelo final de Gradient Boosting para apoyar las decisiones de dotación de personal y planificación de capacidad.

Sreethi Kamuju, M.Ramchander2026-09-15
⚡ ingeniería eléctrica

Why Variance Metrics Cannot Validate ComBat Harmonization: Evidence from Three-Vendor Mammography Radiomics

Este estudio demuestra que las métricas convencionales basadas en la varianza proporcionan una validación tautológica y engañosa de la armonización ComBat, ya que no logran detectar patrones no lineales persistentes específicos del fabricante y la pérdida de señal biológica, lo que requiere el uso de pruebas de separabilidad no lineal independientes para evaluar verdaderamente la comparabilidad entre fabricantes.

XU ZHANG, YUNJIANG LI, RUI FENG, QINQIN AI, YUHAI XIE, WENBIN NI2026-09-15
📊 estadística

Spectral Resonance Decomposition: Causal-Invariant Adaptive Basis Modeling with Calibrated Uncertainty

Este artículo presenta AstralModel, un nuevo marco predictivo que utiliza la Descomposición de Resonancia Espectral para sintetizar funciones de base no lineales, causales invariantes e interpretables, que igualan la precisión de los ensambles basados en árboles al tiempo que proporcionan una cuantificación de la incertidumbre y transparencia rigurosas.

Aditya Pandey2026-09-15
📊 estadística

Lévy-Regularized Bayesian Neural Networks for Fair Reserve Estimation under Solvency II

Este artículo propone un marco de red neuronal bayesiana regularizada por Lévy que integra la valoración de teoría de la medida, la inyección de ruido estable atenuado y ajustes de equidad causal para mejorar significativamente la precisión y la equidad de la estimación de las reservas de seguros de vida bajo Solvencia II, particularmente durante choques demográficos extremos como las pandemias.

Antonio Nazzaro2026-09-15
📊 estadística

Geostatistical Reachability for Qualifying Spatial Model Classes Before Predictive Ranking

Este artículo introduce la "alcanzabilidad geoestadística", un marco calibrado mediante simulación que califica las clases de modelos espaciales al evaluar si cualquier miembro admisible puede reproducir diagnósticos estructurales específicos antes de la clasificación predictiva, diferenciando así la compatibilidad estructural y la observabilidad del mero rendimiento predictivo.

Juan J. Segura2026-09-14
📊 estadística

A new six parameters generalized Weibull-Kumaraswamy-{Lomax) Distribution with a Novel Linear Series Expansion of Its Probability Density

Este artículo introduce una nueva distribución de Weibull-Kumaraswamy-Lomax generalizada de seis parámetros utilizando el marco de la familia T-X, derivando sus funciones fundamentales y proponiendo una nueva expansión de serie lineal para su función de densidad de probabilidad con el fin de simplificar el cálculo de los momentos brutos y la entropía.

iman attia2026-09-14
📊 estadística

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
📊 estadística

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
📊 estadística

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