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

Este artigo argumenta que a habilidade de previsão de modelos de aprendizado de máquina para a demanda de eletricidade urbana é determinada primariamente pela previsibilidade intrínseca dos padrões de carga históricos de uma cidade (especificamente a variância sazonal e a sensibilidade à temperatura) em vez pelas características estruturais ou localização geográfica da cidade.

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 estudo estabelece o algoritmo Top-Down Scale (TDS) como um benchmark computacionalmente eficiente e estatisticamente robusto para a Regressão Ponderada Geograficamente e Temporalmente Multiescala, demonstrando sua superioridade sobre métodos existentes na recuperação de parâmetros e calibração de incerteza, ao mesmo tempo em que revela distintos drivers urbanos multiescala em São Paulo por meio de uma análise longitudinal de 34.938 observações 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 estudo desenvolve e valida um modelo de aprendizado de máquina de conjunto baseado em Stacking utilizando 5,7 milhões de registros de carga viral de Uganda para prever com precisão a carga viral da próxima visita para clientes de TARV, alcançando um desempenho superior com um R² de 0,85 e utilizando LIME para interpretabilidade do 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 artigo introduz um fluxo de trabalho independente de modelo para distinguir a dependência de escala local genuína de tendências artificiais causadas pela mistura regional nas distribuições de tamanho de quadras urbanas, demonstrando, através de uma análise abrangente de Tóquio, que embora a heterogeneidade regional achate a cauda da distribuição, as quadras menores exibem um significativo aumento de inclinação local que não pode ser explicado apenas por efeitos composicionais.

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 artigo apresenta o desenvolvimento teórico e a estrutura da Escala de Risco de Alegância do Praticante (PARS-6), um novo instrumento de seis itens projetado para rastrear e documentar sistematicamente características relacionadas à alegância do investigador durante a extração de dados em revisões sistemáticas de pesquisas de intervenção, enquanto esclarece explicitamente que serve como um indicador de risco descritivo em vez de uma medida definitiva de viés.

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 estudo utiliza dados bibliométricos do SciVal e modelos de previsão para revelar que, embora as Universidades Estatais das Filipinas tenham aumentado significativamente os volumes de publicação de 2015 a 2025, disparidades regionais substanciais e persistentes na produção e no impacto da pesquisa — lideradas pela Região III — continuarão até 2030 sem investimentos direcionados em capacitação em vez 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 artigo propõe um método de aleatorização de sinais condicional com branqueamento estimado para modelos de parentesco Gaussiano que permite o teste de associação de conjuntos de genes com controle de nível de amostra finita e computacionalmente eficiente, ao aproveitar a simetria de sinal e a calibração reutilizável através de uma órbita de sinal, enquanto distingue explicitamente seu alvo de inferência de nulidade global de enriquecimento competitivo ou descoberta de genes causais.

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 artigo introduz os Laplacian-P-splines (LPS) como uma alternativa Bayesiana, computacionalmente eficiente e livre de amostragem para estimar modelos de fragilidade Gamma compartilhada em dados de tempo até o evento censurados à direita e agrupados, demonstrando seu desempenho por meio de simulações e aplicações a três conjuntos de dados biomédicos.

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