Estadística

Nuevo algoritmo mejora el agrupamiento al combinar características y posiciones espaciales.

Los científicos mejoran las predicciones de energía solar usando métodos de corrección de sesgo para modelos climáticos.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de resultados clínicos para pacientes con Mieloma Múltiple.

Un nuevo enfoque para los boxplots asegura la privacidad de los datos mientras mantiene un análisis interesante.

Una mirada a cómo se califican las empresas en Europa en sostenibilidad.

El diseño continuo busca acelerar el desarrollo de tratamientos contra el cáncer.

Un nuevo método mejora la comprensión de los efectos del tratamiento al fusionar datos de ensayos clínicos aleatorios y datos observacionales.

Un nuevo método mejora la precisión en la predicción de transiciones de estado usando cadenas de Markov.

Los métodos innovadores para simular procesos de difusión complejos muestran un gran potencial en múltiples campos.

Este documento explora el comportamiento del algoritmo EM en la regresión lineal mixta para mejorar la precisión del modelo.

Explorando mejoras en la predicción de patrones de puntos usando Aprendizaje de Procesos Puntuales.

Explora métodos para manejar datos escasos y de alta dimensión en análisis de regresión.

Un nuevo método para mejorar las recomendaciones de artículos usando datos históricos de usuarios.

Examinando el papel de las variedades matriciales en la mejora de los modelos de aprendizaje profundo.

Nuevos algoritmos mejoran la regresión lineal en línea para entornos dinámicos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en la solución de ecuaciones complejas a través de modelos basados en datos.

Este trabajo mejora los métodos de muestreo para sistemas complejos que están atrapados en ciertos estados.

GMR ofrece un enfoque nuevo para estudiar múltiples factores y resultados en la investigación.

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Aprende cómo el aprendizaje en línea bayesiano adapta modelos con los datos que van llegando.

Un nuevo modelo mejora el análisis de datos de salud complejos.

Nuevas herramientas mejoran la eficiencia usando menor precisión en los cálculos para la investigación.

Examinando métodos para analizar chorros de colisiones de partículas de alta energía.

La investigación destaca la importancia de los biomarcadores para detectar la enfermedad de Alzheimer de manera temprana.

Este documento mejora la CCA usando regresión de rango reducido para conjuntos de datos de alta dimensión.

Un método para estimar parámetros en análisis de regresión bajo ciertas restricciones de datos.

Explorando mejoras en la predicción de patrones de puntos usando Aprendizaje de Procesos Puntuales.

Este documento presenta un nuevo marco para mejorar la aleatorización en ensayos clínicos.

Un enfoque estructurado para evaluar los choques económicos y sus efectos en las políticas.

Investigando los efectos del tratamiento y sus variaciones entre diferentes poblaciones usando enfoques innovadores.

Una mirada a los efectos causales en entornos de datos intercambiables y sus implicaciones.

Un método que permite un análisis estadístico adaptativo sin suposiciones de modelo rígidas.

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Un nuevo enfoque para los boxplots asegura la privacidad de los datos mientras mantiene un análisis interesante.

Esta investigación desarrolla métodos para una asignación justa de recursos a pesar de la retroalimentación limitada de los usuarios.

Una mirada a cómo el marco de estimandos mejora el análisis de ensayos clínicos.

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.

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Un nuevo modelo de factores mejora el análisis de datos con el tiempo.

Una mirada a los métodos de regresión no paramétrica usando gráficos geométricos y enfoques bayesianos.

Este estudio se centra en la computación OTA para mejorar la comunicación de dispositivos en redes.

Explorando espacios causales y sus implicaciones para entender sistemas e interacciones.