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GROS combina varios estimadores para mejorar la precisión en el análisis de datos.

Un método para mejorar las estimaciones a partir de muestras no probabilísticas usando calibración.

Esfuerzos para mejorar el seguimiento de la resistencia a los antimicrobianos en todo el mundo a través de fuentes de datos combinadas.

Un nuevo enfoque para mejorar el análisis de regresión con puntos de datos variados.

Un nuevo sistema mejora la eficiencia en el análisis de patrones de datos gráficos.

Este estudio propone un nuevo método para detectar puntos de cambio en conjuntos de datos complejos.

Un nuevo método que usa redes bayesianas mejora la identificación y predicción del sistema.

Un método para estimar interacciones en sistemas usando datos ruidosos.

Explora el papel de los GLMM y PQL en el análisis de datos complejos.

El análisis de aguas residuales ayuda en la detección temprana de enfermedades y en decisiones de salud pública.

Un nuevo sistema mejora el rendimiento de las consultas al abordar problemas de estimación de selectividad.

Una guía para la identificabilidad de parámetros y la estimación en modelado del mundo real.

Aprende sobre el Paso de Mensajes Aproximado y su papel en el procesamiento de datos.

Los factores de Bayes ayudan a los investigadores a evaluar y comparar hipótesis usando evidencia basada en datos.

Un nuevo método mejora el seguimiento de objetos al combinar filtros PHD y PMB.

Dos nuevos estimadores mejoran la precisión al analizar datos de respuesta de ítems.

Una visión general de los métodos de agrupamiento bidireccional para obtener mejores resultados estadísticos.

Nuevos métodos mejoran la seguridad en los coches autónomos ante obstáculos impredecibles.

Una visión general de los pseudocostos descontados y su papel en la eficiencia del MILP.

Este artículo revisa métodos para analizar indicadores económicos con parámetros cambiantes.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las estimaciones de datos de empleo.

Un nuevo método ofrece mejores estimaciones para la efectividad del tratamiento en enfermedades raras.

Explorando el enigmático misterio de la Conjetura de Goldbach y sus implicaciones en las matemáticas.

Un estudio sobre estimaciones refinadas de Strichartz para la ecuación de Schrödinger en espacios curvados.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la eficiencia en la resolución de problemas inversos.

Un nuevo enfoque estima el crecimiento microbiano sin necesidad de un seguimiento detallado.

Un enfoque innovador para medir el tráfico de niños en Filipinas.

El muestreo persistente mejora la eficiencia en los métodos de Monte Carlo secuenciales para el análisis de datos.

Este estudio examina métodos para seguir en tiempo real las hospitalizaciones por COVID-19.

Nuevas estimaciones mejoran la comprensión de la función de Möbius y su papel en la teoría de números.

Presentamos un modelo flexible para estimar la volatilidad en diferentes campos.

Los números de Bell nos ayudan a dividir conjuntos, revelando su importancia matemática.

GeoMatching mejora las estimaciones del efecto del tratamiento al considerar la geometría de los datos.

Un nuevo método para estimar distribuciones verdaderas a partir de datos de streaming ruidosos.

Un nuevo método mejora la estimación de parámetros para sistemas de comunicación óptica.

Un nuevo algoritmo mejora la coordinación entre nodos bajo límites de comunicación.

Combinando modelado generativo y regresión cuantílica para una generación de datos efectiva.

Un nuevo enfoque para muestreo mejora los esfuerzos de recolección de datos.

Un método para estimar medianas en datos en tiempo real con recursos mínimos.

Este artículo habla sobre métodos para reducir el sesgo en estudios observacionales con tratamientos continuos.