Zobrazeno 1 - 10
of 2 764
pro vyhledávání: '"forecasting mortality"'
Mortality forecasting is crucial for demographic planning and actuarial studies, particularly for predicting population ageing rates and future longevity risks. Traditional approaches largely rely on extrapolative methods, such as the Lee-Carter mode
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2501.01129
Autor:
Nevanlinna, Jalmari, Eidstø, Anna, Ylä-Mattila, Jari, Koivistoinen, Teemu, Oksala, Niku, Kanniainen, Juho, Palomäki, Ari, Roine, Antti
Emergency department (ED) crowding is a global public health issue that has been repeatedly associated with increased mortality. Predicting future service demand would enable preventative measures aiming to eliminate crowding along with it's detrimen
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.08247
Autor:
Qazvini, Marjan
Convolutional Neural Networks (CNNs) are proven to be effective when data are homogeneous such as images, or when there is a relationship between consecutive data such as time series data. Although CNNs are not famous for tabular data, we show that w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.00317
This study introduces an innovative methodology for mortality forecasting, which integrates signature-based methods within the functional data framework of the Hyndman-Ullah (HU) model. This new approach, termed the Hyndman-Ullah with truncated signa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.15461
Autor:
Dastranj, Reza, Kolar, Martin
Principal Component Analysis (PCA) is a widely used technique in exploratory data analysis, visualization, and data preprocessing, leveraging the concept of variance to identify key dimensions in datasets. In this study, we focus on the first princip
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.01547
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-16 (2024)
Abstract This study investigates the projected impact of air pollution on mortality and Disability-Adjusted Life Years (DALYs) across SAARC countries. Utilizing Time Series and Machine Learning methodologies such as Autoregressive Integrated Moving A
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b7ae6697aa4341a78026dabb22c8e6ac
