Estadística

Estudiando cómo la edad y las mutaciones afectan las neoplasias mieloproliferativas.

Los emuladores bayesianos mejoran la toma de decisiones en el control de pozos de petróleo bajo incertidumbre.

Un método para detectar el sobrecalentamiento en motores marinos en medio de condiciones cambiantes.

Los investigadores mejoran las pruebas de confiabilidad de dispositivos de un solo uso usando métodos estadísticos innovadores.

Un estudio sobre métodos avanzados para evaluar las contribuciones de los jugadores de baloncesto.

Un análisis detallado de las tendencias de rendimiento del cricket ODI a lo largo de 36 años.

Un estudio presenta un modelo para estimar la propagación de COVID-19 en diferentes regiones.

Los investigadores usan aprendizaje automático para mejorar la detección de olas internas solitarias en datos del océano.

Nuevos enfoques mejoran las estrategias de control para sistemas complejos y no lineales usando características aleatorias.

Este artículo examina cómo razonan los Transformers y el papel de los scratchpads.

Presentando un modelo para analizar procesos de salto de Markov complejos con datos ruidosos.

Las técnicas basadas en datos deben proteger la privacidad mientras identifican las mejores opciones.

Esta investigación mejora la fiabilidad de los modelos de aprendizaje automático a través de técnicas de calibración y recalibración.

Aprende cómo la predicción conformal impulsada mejora la comprensión de la incertidumbre en los modelos.

La detección de anomalías mejora la seguridad de los vehículos al identificar patrones inusuales en los datos.

Presentamos Treeffuser para mejorar las predicciones probabilísticas a partir de datos tabulares.

Un nuevo marco mejora la prueba de hipótesis en modelos de regresión aditiva.

Una mirada a las herramientas clave de pipelines de datos y su rol en la ingeniería de datos.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del muestreo MCMC usando geometría riemanniana.

Este artículo habla sobre métodos innovadores para mejorar el análisis estadístico de datos agrupados.

Aprende cómo los algoritmos de aumento de datos mejoran el análisis de datos y la construcción de modelos.

Un nuevo método combina MCMC de dividir y conquistar con modelos de difusión para una mejor muestreo.

Este artículo habla sobre métodos para muestrear datos complejos de alta dimensión de manera más efectiva.

Un enfoque novedoso para entender las interacciones de las acciones durante los cambios en el mercado.

Un nuevo método hace que el análisis de relaciones causales sea más eficiente y manejable.

Una guía para usar pruebas de permutación en análisis estadístico en modelos de regresión.

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Aprende cómo fusionar tipos de datos mejora la precisión de la investigación en varios campos.

Nuevos enfoques proponen una mejor manera de manejar los empates en los rankings de diferentes campos.

Nuevas técnicas mejoran el análisis de los efectos genéticos en múltiples condiciones.

Un enfoque novedoso para analizar la interacción entre datos de red y covariables.

Un estudio sobre el uso de Variational Bayes para modelos espaciales con valores faltantes.

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.

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.

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Una mirada a los modelos gráficos binarios y sus aplicaciones en neurociencia.

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Una visión general de los modelos gráficos probabilísticos y sus aplicaciones en varios campos.

Nuevos algoritmos mejoran el muestreo de distribuciones conocidas y desconocidas para aplicaciones prácticas.

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Explora los estimadores clave para la regresión lineal y su impacto en las predicciones.

Explorando cómo las técnicas de aprendizaje automático ayudan a resolver problemas inversos en varios campos.