Estadística - Cálculo

Presentamos un método para mejorar la eficiencia del análisis bayesiano en sistemas complejos.

Un método para aprender y evaluar políticas al mismo tiempo usando todos los datos disponibles.

Aprende métodos efectivos para ajustar matrices de escala en el muestreo de Monte Carlo Hamiltoniano.

Descubre cómo nuevos métodos mejoran la eficiencia en problemas científicos complejos.

Los investigadores mejoran el modelado de procesos gaussianos usando la aproximación de Vecchia y tecnología de GPU.

Un vistazo a la modelación conjunta que combina mediciones repetidas y el tiempo de eventos en estudios de salud.

Una guía clara para diseñar simulaciones de alta calidad en la investigación de ciencia de datos.

Usando el paquete rts2 para monitorear riesgos de enfermedades de manera efectiva.

Aprende técnicas para simplificar datos de alta dimensión y entender mejor los valores extremos.

Explora técnicas esenciales para manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva.

Métodos para mejorar la estimación de ubicación en medio de datos sesgados y atípicos.

Un nuevo enfoque aumenta la eficiencia en el análisis de modelos gaussianos latentes condicionales.

Una mirada a cómo los métodos compactos mejoran el ajuste de datos para grandes conjuntos de datos.

Un nuevo método para medir superficies con precisión en óptica.

Mejorando la recuperación de información a través de métodos bayesianos en procesamiento de imágenes y señales.

Presentando residuos mejorados para analizar mejor conjuntos de datos composicionales.

Este trabajo presenta un nuevo método para estimar procesos de difusión usando técnicas de Monte Carlo multinivel.

Una mirada a la inferencia variacional y su impacto en la aproximación de datos complejos.

Se hablan de métodos para manejar datos faltantes en modelos autorregresivos espaciales.

Nuevas técnicas mejoran la estimación de parámetros en escenarios de datos complejos.

Este artículo presenta un método para estimación imparcial usando muestreo de Monte Carlo y series de Taylor.

Un método para elegir las mejores variables para una análisis de datos más claro.

Una visión general de la verosimilitud del perfil y su aplicación en la inferencia estadística.

Una guía para los métodos de cálculo de la distribución chi-cuadrado generalizada.

Usando computación cuántica para mejorar la identificación de Conjuntos Mínimos de Corte en ingeniería.

Una nueva técnica acelera el análisis de funciones constantes a trozos.

Examinando cómo FRET revela información sobre la dinámica y el comportamiento molecular.

Analizar los errores de redondeo puede mejorar la precisión de los cálculos de baja precisión.

Una mirada a las cadenas de Markov y el papel de MCMC en el muestreo y la optimización.

Métodos para proporcionar estimaciones poblacionales confiables mientras se garantiza la confidencialidad de los encuestados.

Descubre una forma más efectiva de manejar datos faltantes en la investigación.

Examinando los problemas de MultiNest y cómo mejorar sus resultados.

Este artículo presenta un algoritmo innovador para cálculos de verosimilitud en series temporales de manera eficiente.

Nuevos métodos mejoran el análisis de verosimilitud en modelos gráficos para datos complejos.

La inferencia federada bayesiana permite un análisis de supervivencia que protege la privacidad en la investigación del cáncer.

El paquete PWEXP facilita la predicción de eventos en ensayos clínicos usando modelos exponenciales por partes.

Un estudio sobre cómo mejorar la precisión de las predicciones para modelos de regresión.

Un estudio sobre los efectos de las fracturas en el movimiento del agua salada en zonas de agua dulce.

Un nuevo método para evaluar funciones de covarianza de manera eficiente en procesos Gaussianos.

Combinando la completación de tensores con la cuantificación de incertidumbre para obtener mejores insights de datos.