Estadística - Cálculo

Los investigadores presentan un nuevo método para identificar tendencias en datos psicológicos a lo largo del tiempo.

Nuevos métodos aceleran el análisis de interacciones entre especies usando datos ecológicos.

Examinando el impacto de la eliminación de datos en las conclusiones del análisis MCMC.

Explora la importancia de la tasa de aceptación en el algoritmo Metropolis para muestreo.

Un nuevo enfoque para cuantificar riesgos en sistemas con parámetros inciertos usando mezclas gaussianas.

Una mirada a usar modelos estadísticos para evaluar el rendimiento de los atletas.

Un nuevo método mejora el análisis de distribuciones de puntos en varios campos.

Un estudio sobre las limitaciones de Statcheck para verificar resultados estadísticos.

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

O-ISAC combina comunicación y detección para una tecnología más inteligente.

Nuevos métodos reducen el tiempo para analizar redes complejas de manera efectiva.

Investigadores evalúan los riesgos de identificar a personas a partir de datos compartidos para mejorar la privacidad.

Air-HOLP mejora la selección de características en conjuntos de datos complejos, equilibrando precisión y eficiencia.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para un análisis de datos eficiente usando técnicas bayesianas.

Los modelos semimarkovianos mejoran la comprensión de la latencia del cáncer y los riesgos de sobrediagnóstico.

Una guía de métodos para estimar la covarianza asintótica en simulaciones MCMC.

Presentando técnicas mejoradas para analizar la fiabilidad de las muestras MCMC.

Una nueva herramienta para estudiar eventos a través del espacio y el tiempo.

Aprende cómo la dinámica de Langevin mejora la estimación de parámetros en comparación con los métodos tradicionales.

Un método para tomar mejores decisiones bajo incertidumbre usando técnicas computacionales innovadoras.

Investigación sobre el impacto del VPH y estrategias de vacuna para reducir el cáncer de cuello uterino.

Descubre una nueva herramienta para un análisis de supervivencia eficiente en la investigación médica.

SCRAMBLE mejora el análisis de datos al manejar los valores atípicos y promover la claridad.

Un enfoque nuevo ilumina cómo funciona la memoria en el cerebro y el corazón.

Nuevos métodos mejoran el seguimiento y la respuesta a brotes de enfermedades.

Un nuevo método para muestrear distribuciones posteriores en problemas inversos usando priors de Laplace.

Los modelos no paranormales dan pistas sobre relaciones complejas de datos que no son normales.

Estudiando cómo agrupar a los estudiantes para pruebas de colocación de idiomas efectivas.

Un método para mejorar simulaciones usando ideas bayesianas y aprendizaje activo.

Explora el paquete psvmSDR para una reducción de variables eficiente en el análisis de datos.

Este estudio evalúa el impacto de las conexiones sociales en los resultados individuales.

Un nuevo método mejora la selección de temperatura para un muestreo estadístico eficiente.

Este artículo habla sobre la destilación de conjuntos de datos y su importancia en varias áreas.

Aprende cómo el modelado basado en agentes y los números aleatorios ayudan a la investigación en salud.

Un nuevo método para mejorar el muestreo en problemas inversos bayesianos complejos.

Aprende a analizar datos de panel usando procesos de Markov con observaciones parciales.

Nuevos modelos mejoran la comprensión de las relaciones evolutivas entre las especies.

Descubre cómo las relaciones causales impactan las decisiones en diferentes campos.

E2Tree mejora la explicabilidad en modelos en conjunto, mejorando la comprensión de los procesos de toma de decisiones.

Nuevos métodos mejoran las predicciones en sistemas complejos, especialmente en geociencia.