Estadística - Aplicaciones

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

DCZNMaker simplifica la toma de decisiones complejas usando Análisis de Utilidad Multi-atributo.

Un marco para mejorar la precisión en la extracción de trayectorias de barcos usando tecnología AIS.

Un modelo climático más simple ayuda a proyectar escenarios de temperatura futuros basados en las emisiones.

Un nuevo método de un paso para la detección precisa de puntos de referencia en la raíz aórtica en imágenes médicas.

Nuevo enfoque de modelado mejora la comprensión de redes biológicas complejas.

Métodos mejorados para analizar patrones y tendencias en datos continuos.

Un desafío para predecir muertes en conflictos armados con un enfoque en la incertidumbre.

Un nuevo método mejora la eficiencia de las pruebas de compuestos en el descubrimiento de medicamentos.

Explora cómo los datos circulares impactan el análisis de la migración de aves y los esfuerzos de conservación.

Los científicos analizan imágenes del cerebro para estudiar enfermedades cognitivas como el Alzheimer.

Explorando los efectos de la regulación de IA y la prohibición de ChatGPT en Italia.

CausalRegNet mejora el aprendizaje de la estructura causal a través de la generación de datos realistas.

Analizar los sonidos de un niño revela etapas clave en su crecimiento del lenguaje.

Investigar cómo los tratamientos afectan los resultados revela complicaciones en los mecanismos causales.

Examinando los factores que contribuyen a la epidemia de opioides y su impacto en las comunidades.

Un nuevo modelo mejora las predicciones para eventos climáticos raros.

Mejorando la detección de fallos y diagnósticos en reactores nucleares usando técnicas de aprendizaje profundo.

Un estudio que compara la efectividad de DPP4 y Sulfonilureas en el tratamiento de la diabetes tipo 2.

Un nuevo método para la agrupación de datos efectiva, combinando k-means y técnicas espectrales.

SIA simplifica el análisis psicométrico para educadores e investigadores.

Este artículo revisa métodos de aprendizaje profundo para mejorar las previsiones de velocidad del viento.

Un enfoque novedoso para estudiar la polarización del CMB y las ondas gravitacionales usando redes neuronales.

Una guía para crear carteras de baja volatilidad usando métodos estadísticos.

Un estudio presenta un método para estimar la propagación de enfermedades y así mejorar las respuestas de salud pública.

Un método para estimaciones de población precisas a un nivel granular.

Presentando un método bayesiano para inferir estados ocultos en sistemas complejos.

Nuevos métodos mejoran las estimaciones de los efectos del tratamiento en subgrupos de ensayos clínicos.

Usando modelos avanzados para asegurar una gestión segura de la infraestructura.

Este estudio examina cómo los trabajos de medio tiempo afectan el rendimiento en matemáticas de los estudiantes de secundaria.

Aprende cómo la regresión cuantílica y los algoritmos MM mejoran el análisis de datos en varios campos.

El análisis revela patrones importantes en la contaminación del aire y los riesgos para la salud en toda Europa.

Un marco para clasificar patrones de conducción diversos para mejorar la seguridad vial.

Aprende cómo los modelos de rezago distribuido analizan los impactos de la temperatura en la salud a lo largo del tiempo.

NIRVAR analiza series temporales complejas como redes, mejorando la precisión predictiva en varios campos.

Explora el impacto de los datos de control históricos en estudios de toxicología.

Este artículo destaca el uso de Procesos Gaussianos en el análisis de investigación clínica.

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

Este artículo examina modelos que conectan el movimiento de los animales con datos de población.

Fusionar mapas de teledetección con datos de verdad terrestre mejora la precisión en las evaluaciones ambientales.