Estimación de Precios de Bitcoin mediante Regresión Lineal Múltiple y Redes Neuronales

Various studies have focused on estimating the price of cryptocurrencies using time series models and static variables. This study focuses on Bitcoin price prediction, using a model that combines multiple linear regression and neural networks. This approach makes it possible to identify the factors that influence Bitcoin volatility and, through a dynamic selection of variables, to constantly detect the most relevant set of characteristics for prediction. Likewise, the amount of data is optimized to improve precision and avoid overuse of historical information. The combination of these techniques captures underlying patterns and trends, increasing the reliability of predictions, with an accuracy of 88%. However, it is crucial to consider the need for continuous evaluations to adapt to changing market conditions. This approach provides a more accurate tool for making informed decisions in a highly volatile market.Diversos estudios se han enfocado en estimar el precio de las criptomonedas utilizando modelos de series de tiempo y variables estáticas. Este estudio se centra en la predicción del precio de Bitcoin, utilizando un modelo que combina la regresión lineal múltiple y las redes neuronales. Este enfoque permite identificar los factores que influyen en la volatilidad de Bitcoin y, mediante una selección dinámica de variables, detectar constantemente el conjunto de características más relevante para la predicción. Asimismo, se optimiza la cantidad de datos para mejorar la precisión y evitar la sobreutilización de información histórica. La combinación de estas técnicas permitió capturar patrones y tendencias subyacentes, aumentando la confiabilidad de las predicciones, con una precisión del 88%. Sin embargo, es crucial considerar la necesidad de evaluaciones continuas para adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado. Este enfoque brinda una herramienta más precisa para tomar decisiones informadas en un mercado altamente volátil.

Estimación de Precios de Bitcoin mediante Regresión Lineal Múltiple y Redes Neuronales

Diversos estudios se han enfocado en estimar el precio de las criptomonedas utilizando modelos de series de tiempo y variables estáticas. Este estudio se centra en la predicción del precio de Bitcoin, utilizando un modelo que combina la regresión lineal múltiple y las redes neuronales. Este enfoque permite identificar los factores que influyen en la volatilidad de Bitcoin y, mediante una selección dinámica de variables, detectar constantemente el conjunto de características más relevante para la predicción. Asimismo, se optimiza la cantidad de datos para mejorar la precisión y evitar la sobreutilización de información histórica. La combinación de estas técnicas permitió capturar patrones y tendencias subyacentes, aumentando la confiabilidad de las predicciones, con una precisión del 88%. Sin embargo, es crucial considerar la necesidad de evaluaciones continuas para adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado. Este enfoque brinda una herramienta más precisa para tomar decisiones informadas en un mercado altamente volátil.

Estimación de Precios de Bitcoin mediante Regresión Lineal Múltiple y Redes Neuronales

Diversos estudios se han enfocado en estimar el precio de las criptomonedas utilizando modelos de series de tiempo y variables estáticas. Este estudio se centra en la predicción del precio de Bitcoin, utilizando un modelo que combina la regresión lineal múltiple y las redes neuronales. Este enfoque permite identificar los factores que influyen en la volatilidad de Bitcoin y, mediante una selección dinámica de variables, detectar constantemente el conjunto de características más relevante para la predicción. Asimismo, se optimiza la cantidad de datos para mejorar la precisión y evitar la sobreutilización de información histórica. La combinación de estas técnicas permitió capturar patrones y tendencias subyacentes, aumentando la confiabilidad de las predicciones, con una precisión del 88%. Sin embargo, es crucial considerar la necesidad de evaluaciones continuas para adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado. Este enfoque brinda una herramienta más precisa para tomar decisiones informadas en un mercado altamente volátil.

Measurement of the cosmic ray spectrum above 4×10184{\times}10^{18} eV using inclined events detected with the Pierre Auger Observatory

A measurement of the cosmic-ray spectrum for energies exceeding $4{\times}10^{18}$ eV is presented, which is based on the analysis of showers with zenith angles greater than $60^{\circ}$ detected with the Pierre Auger Observatory between 1 January 2004 and 31 December 2013. The measured spectrum confirms a flux suppression at the highest energies. Above $5.3{\times}10^{18}$ eV, the "ankle", the flux can be described by a power law $E^{-\gamma}$ with index $\gamma=2.70 \pm 0.02 \,\text{(stat)} \pm 0.1\,\text{(sys)}$ followed by a smooth suppression region. For the energy ($E_\text{s}$) at which the spectral flux has fallen to one-half of its extrapolated value in the absence of suppression, we find $E_\text{s}=(5.12\pm0.25\,\text{(stat)}^{+1.0}_{-1.2}\,\text{(sys)}){\times}10^{19}$ eV.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Energy Estimation of Cosmic Rays with the Engineering Radio Array of the Pierre Auger Observatory

The Auger Engineering Radio Array (AERA) is part of the Pierre Auger Observatory and is used to detect the radio emission of cosmic-ray air showers. These observations are compared to the data of the surface detector stations of the Observatory, which provide well-calibrated information on the cosmic-ray energies and arrival directions. The response of the radio stations in the 30 to 80 MHz regime has been thoroughly calibrated to enable the reconstruction of the incoming electric field. For the latter, the energy deposit per area is determined from the radio pulses at each observer position and is interpolated using a two-dimensional function that takes into account signal asymmetries due to interference between the geomagnetic and charge-excess emission components. The spatial integral over the signal distribution gives a direct measurement of the energy transferred from the primary cosmic ray into radio emission in the AERA frequency range. We measure 15.8 MeV of radiation energy for a 1 EeV air shower arriving perpendicularly to the geomagnetic field. This radiation energy -- corrected for geometrical effects -- is used as a cosmic-ray energy estimator. Performing an absolute energy calibration against the surface-detector information, we observe that this radio-energy estimator scales quadratically with the cosmic-ray energy as expected for coherent emission. We find an energy resolution of the radio reconstruction of 22% for the data set and 17% for a high-quality subset containing only events with at least five radio stations with signal.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Measurement of the Radiation Energy in the Radio Signal of Extensive Air Showers as a Universal Estimator of Cosmic-Ray Energy

We measure the energy emitted by extensive air showers in the form of radio emission in the frequency range from 30 to 80 MHz. Exploiting the accurate energy scale of the Pierre Auger Observatory, we obtain a radiation energy of 15.8 \pm 0.7 (stat) \pm 6.7 (sys) MeV for cosmic rays with an energy of 1 EeV arriving perpendicularly to a geomagnetic field of 0.24 G, scaling quadratically with the cosmic-ray energy. A comparison with predictions from state-of-the-art first-principle calculations shows agreement with our measurement. The radiation energy provides direct access to the calorimetric energy in the electromagnetic cascade of extensive air showers. Comparison with our result thus allows the direct calibration of any cosmic-ray radio detector against the well-established energy scale of the Pierre Auger Observatory.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DOI. Supplemental material in the ancillary file

Métodos y técnicas de monitoreo y predicción temprana en los escenarios de riesgos socionaturales

Esta obra concentra los métodos y las técnicas fundamentales para el seguimiento y monitoreo de las dinámicas de los escenarios de riesgos socionaturales (geológicos e hidrometeorológicos) y tiene como objetivo general orientar, apoyar y acompañar a los directivos y operativos de protección civil en aterrizar las acciones y políticas públicas enfocadas a la gestión del riesgo local de desastre

Clonal chromosomal mosaicism and loss of chromosome Y in elderly men increase vulnerability for SARS-CoV-2

The pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) had an estimated overall case fatality ratio of 1.38% (pre-vaccination), being 53% higher in males and increasing exponentially with age. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, we found 133 cases (1.42%) with detectable clonal mosaicism for chromosome alterations (mCA) and 226 males (5.08%) with acquired loss of chromosome Y (LOY). Individuals with clonal mosaic events (mCA and/or LOY) showed a 54% increase in the risk of COVID-19 lethality. LOY is associated with transcriptomic biomarkers of immune dysfunction, pro-coagulation activity and cardiovascular risk. Interferon-induced genes involved in the initial immune response to SARS-CoV-2 are also down-regulated in LOY. Thus, mCA and LOY underlie at least part of the sex-biased severity and mortality of COVID-19 in aging patients. Given its potential therapeutic and prognostic relevance, evaluation of clonal mosaicism should be implemented as biomarker of COVID-19 severity in elderly people. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, individuals with clonal mosaic events (clonal mosaicism for chromosome alterations and/or loss of chromosome Y) showed an increased risk of COVID-19 lethality

Libro: Las Ciencias Políticas y Sociales ante Contingencias de Amplio Impacto. Incógnitas y Propuestas

Ciencia Política, Administración Pública, Política y Gobierno, y Políticas Públicas. Licencia Creative Commons License 3.0 Reconocimiento-No Comercial-Sin Obras Derivadas. Usted es libre de copiar, distribuir y comunicar públicamente la obra bajo las condiciones siguientes: Reconocimiento - Debe reconocer los créditos de la obra de la manera especificada por el autor o el licenciador (pero no de una manera que sugiera que tiene su apoyo o apoyan el uso que hace de su obra). No comercial - No puede utilizar esta obra para fines comerciales. Sin obras derivadas - No se puede alterar, transformar o generar una obra derivada a partir de esta obra.Se analizan desde una perspectiva internacional a interdisciplinaria las vertientes, problemas, incógnitas y propuestas ante una nueva realidad o normalidad, resultado y consecuencia de la pandemia que se vive de manera contemporánea, de tal manera que la problematización abordada realimente propuestas, acciones y rutas adecuadas y satisfactorias que permitan la construcción de futuros promisorios.Academia Internacional de Ciencias Político-Administrativas y Estudios de Futuro, A.C. (IAPAS por sus siglas en inglés)