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Las cadenas de reacciones químicas que están controladas por enzimas con mecanismos de retroacción existen en el campo de la biología.

Analizar dicho sistema puede ser engañoso debido a las numerosas interacciones que confunden el efecto de los parámetros. Por lo tanto, el primer paso no es analizar los parámetros sino reconocer la apariencia de objetos o más genérica, un patrón.

Si se pueden distinguir patrones ligeramente diferentes, la identificación de los parámetros responsables de un patrón específico debe ser el segundo paso.

El primer paso llamado reconocimiento de patrones tiene en cuenta todas las correlaciones de parámetros emparejados. Con respecto al segundo paso, se aplica la SNR para un análisis posterior.
Además, se puede usar un conjunto de datos para determinar si los datos existentes ya están compuestos de diferentes patrones. Por lo tanto, datos científicos se puede analizar para revelar patrones ocultos para mejorar el entendimiento de las leyes de la naturaleza.

Si en un conjunto de datos compuesto por variables y sus respectivos resultados característicos, los valores de las variables cambiarán, el resultado característico nuevo correspondiente se puede calcular con una precisión razonable.

El pronóstico del término genérico es apropiado ya que es válido para casi cualquier número de variables, más o menos correlacionadas, digitales o continuas, con o sin dispersión.
Esta aplicación inversa hace uso de la SNR y define sus valores numéricos como peso para establecer un pronóstico con respecto a un resultado característico desconocido.

Otra propiedad valiosa del pronóstico es que, presuponiendo que la exactitud de los resultados sea lo suficientemente alta como lo demuestra la SNR correspondiente, se analizan las relaciones existentes entre las variables y el resultado característico. Esto muestra la dirección y la magnitud de los efectos de cada variable individual al resultado característico sin la necesidad de realizar ningún experimento.