Estadística

Las reglas de puntuación adecuadas mejoran la evaluación de pronósticos probabilísticos en varios campos.

Una mirada a cómo identificar patrones de colocalización regional y minimizar los falsos descubrimientos.

El método FLAP mejora la previsión al usar datos existentes de formas nuevas.

Un marco para estimar mejor los efectos del tratamiento en experimentos de grupos emparejados aleatorizados.

Un nuevo método acelera significativamente el muestreo de procesos de Lévy no gaussianos.

Aprende estrategias para mejorar las prácticas de A/B testing y tomar mejores decisiones comerciales.

Una guía para diferenciar los efectos naturales de los análogos de intervenciones aleatorias.

Métodos efectivos para cuantificar la eliminación de CO2 usando técnicas de meteorización de rocas mejoradas.

WLDA mejora la clasificación de IA manejando datos faltantes de manera efectiva.

SON-NMF ofrece una nueva forma de estimar rangos en la factorización de matrices.

Un nuevo método para una inferencia bayesiana más eficiente a través de la inferencia variacional de partículas.

Presentamos un método para simplificar las relaciones entre variables en modelos gráficos a través de la agrupación.

Un nuevo método para ajustar hiperparámetros usando ideas bayesianas.

Las técnicas de modelado eficientes mejoran los procesos de diseño en ingeniería y reducen costos.

Esta investigación mejora los Procesos Gaussianos usando características de Fourier adaptativas para hacer mejores predicciones.

Aprende sobre estructuras causales y el impacto de variables que no se pueden medir.

Nuevos enfoques para abordar sistemas lineales complejos de manera eficiente.

Un nuevo método para ajustar hiperparámetros usando ideas bayesianas.

El método FLAP mejora la previsión al usar datos existentes de formas nuevas.

Un nuevo enfoque para estudiar datos de series temporales y sus factores en el cuidado de la salud.

Las técnicas de modelado eficientes mejoran los procesos de diseño en ingeniería y reducen costos.

Un nuevo método acelera significativamente el muestreo de procesos de Lévy no gaussianos.

Una mirada a los beneficios de la propagación de expectativas para el análisis estadístico.

Este artículo habla sobre métodos para estimar cuantiles en datos direccionales.

Las reglas de puntuación adecuadas mejoran la evaluación de pronósticos probabilísticos en varios campos.

El método FLAP mejora la previsión al usar datos existentes de formas nuevas.

Un marco para estimar mejor los efectos del tratamiento en experimentos de grupos emparejados aleatorizados.

Un nuevo enfoque para estudiar datos de series temporales y sus factores en el cuidado de la salud.

Una revisión de métodos para mejorar la inferencia causal usando RCTs y RWD.

Nuevas pruebas estadísticas mejoran el análisis en ensayos clínicos adaptativos.

NCP simplifica el aprendizaje de probabilidades condicionales para tomar mejores decisiones en diferentes áreas.

Aprende estrategias para mejorar las prácticas de A/B testing y tomar mejores decisiones comerciales.

Un enfoque nuevo para entender las conexiones humanas complejas a través del análisis difuso de redes sociales.

Un estudio sobre cómo el Park-and-Ride puede reducir la congestión y las emisiones.

La información impacta mucho en los procesos de toma de decisiones en varios campos.

La Ley de Benford muestra patrones extraños en los primeros dígitos de los conjuntos de datos.

Un método para el análisis detallado de señales en el tiempo y la frecuencia.

Nuevos métodos mejoran la comprensión del universo a través de datos de lentes gravitacionales débiles.

Un estudio sobre cómo la información viaja a través de redes sociales con estructuras comunitarias.

Examinando cómo los dispersores afectan la calidad de la señal inalámbrica en diferentes entornos.

Dos métodos innovadores ofrecen información sobre el envejecimiento y la fiabilidad del sistema.

Las reglas de puntuación adecuadas mejoran la evaluación de pronósticos probabilísticos en varios campos.

NCP simplifica el aprendizaje de probabilidades condicionales para tomar mejores decisiones en diferentes áreas.

Una mirada a los métodos de evaluación de modelos y su efectividad.

Una mirada a las matrices de covarianza estructuradas y su papel en el análisis de relaciones entre variables.

Explorando el impacto de proyecciones aleatorias dispersas en el análisis de datos de alta dimensión.

Una mirada detallada a los métodos de agrupamiento y sus definiciones.

Descubre métodos simplificados para calcular derivadas parciales cruzadas en funciones complejas.