Estadística - Cálculo

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.

Un nuevo método mejora la reconstrucción de imágenes en datos médicos ruidosos.

Enfoques innovadores mejoran la precisión de las pruebas estadísticas con datos incompletos.

El muestreo local ofrece una nueva forma de manejar datos complejos de manera eficiente.

Un método para determinar las distribuciones de riesgo usando la media y el c-estadístico.

Reducir la complejidad en los gráficos de forma ayuda al análisis biológico y a la clasificación.

Un nuevo enfoque para cambios graduales en redes financieras mejora las estrategias de inversión.

Un nuevo método para analizar múltiples resultados de clase usando medidas de importancia de variables.

Un nuevo marco para evaluar la efectividad de los sistemas de posicionamiento basados en visión.

Los modelos de tasa de curación ayudan a analizar eventos a lo largo del tiempo, afectando campos como la medicina y las ciencias sociales.

Este artículo examina MLPs y KANs en entornos con pocos datos.

Un nuevo método mejora las predicciones de procesos gaussianos al manejar los outliers de manera efectiva.

Este artículo examina el impacto de los generadores de números aleatorios en las simulaciones de Monte Carlo.

Un nuevo método mejora la selección de modelos para obtener predicciones más precisas.

Una nueva biblioteca mejora la interpretación de SHAP para el análisis de datos médicos.

Presentando la aproximación de puntos de cuadrícula para manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva.

Aprende cómo el filtrado bayesiano enfrenta observaciones ruidosas para estimar estados del sistema.

Combinar MLMC y GDMs mejora la eficiencia en la resolución de problemas complejos.

Una mirada a cómo los coeficientes de transporte revelan el comportamiento del sistema bajo condiciones cambiantes.

Te presento H-PID, un método para muestreo eficiente de distribuciones de datos complejas.

Examinando el impacto de Monte Carlo Secuencial en la equidad y fiabilidad de la delimitación de distritos.

Los investigadores desarrollan una forma eficiente de estudiar las interacciones entre especies y los factores ambientales.

Métodos innovadores para analizar cambios económicos a pesar de los desafíos de datos.

GephiForR mejora el análisis de redes en R con funciones de visualización mejoradas.