Estadística

Nuevos métodos mejoran las estimaciones de los efectos del tratamiento en subgrupos de ensayos clínicos.

Usando modelos avanzados para asegurar una gestión segura de la infraestructura.

Este estudio examina cómo los trabajos de medio tiempo afectan el rendimiento en matemáticas de los estudiantes de secundaria.

Aprende cómo la regresión cuantílica y los algoritmos MM mejoran el análisis de datos en varios campos.

El análisis revela patrones importantes en la contaminación del aire y los riesgos para la salud en toda Europa.

Un marco para clasificar patrones de conducción diversos para mejorar la seguridad vial.

Aprende cómo los modelos de rezago distribuido analizan los impactos de la temperatura en la salud a lo largo del tiempo.

NIRVAR analiza series temporales complejas como redes, mejorando la precisión predictiva en varios campos.

AdapTable mejora las predicciones del modelo en medio de datos de tabla cambiantes sin necesidad de reentrenamiento.

Evaluar los sesgos en el aprendizaje automático puede llevar a resultados más justos para todos.

Nuevo algoritmo mejora el muestreo de rebanadas elípticas para distribuciones truncadas.

Una mirada a la importancia de las distribuciones subweibull en el análisis de datos.

Un nuevo marco conecta la teoría con la práctica en el aprendizaje automático.

Un nuevo método simplifica la resolución de ecuaciones diferenciales parciales parabólicas.

Examinando los retos de interpretar modelos de regresión lineal en machine learning.

Nuevo enfoque mejora los modelos generativos para un descubrimiento de compuestos más eficiente.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de datos complejos utilizando proximales de Wasserstein.

Métodos para transformar datos complejos en formatos visuales claros.

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Un vistazo a cómo se desarrollan los cerebros de los bebés y los factores que influyen en este crecimiento.

Un nuevo enfoque simplifica la estimación de parámetros en modelos que no tienen funciones de verosimilitud claras.

LASPATED ayuda a analizar datos con aspectos de ubicación y tiempo para tener mejores ideas.

Un nuevo enfoque para estudiar comportamientos sociales complejos usando simulaciones.

La calibración ayuda a mejorar la precisión en los modelos de propagación de enfermedades para tomar mejores decisiones de salud.

Aprende cómo las redes cambian con el tiempo usando el Modelo de Configuración Temporal.

Este artículo habla sobre cómo abordar los efectos del tratamiento a pesar de la falta de cumplimiento de los participantes.

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Una mirada a cómo el método GDID mejora el análisis causal en la investigación.

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Un estudio sobre cómo mejorar los métodos de UDA a través de la evaluación y comprensión de los cambios en los datos.

Aprende cómo la inferencia bayesiana actualiza creencias con nueva evidencia.

Un modelo para agrupar regiones por riesgos de salud similares a lo largo del tiempo.

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.

Aprende cómo el movimiento afecta las señales de comunicación inalámbrica y su fiabilidad.

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Nuevos métodos de pronóstico mejoran la precisión de la predicción de demanda y la gestión de inventarios.

Una guía para formatear de manera eficiente las presentaciones académicas usando elsarticle.cls.

Nuevos métodos mejoran los conjuntos de confianza en estadísticas de alta dimensión.

Una mirada a las pruebas de sensibilidad y su impacto en la seguridad de los materiales.

Una herramienta para la selección simultánea de variables en modelos de regresión bayesianos.

Una mirada a la importancia de las distribuciones subweibull en el análisis de datos.

El método MGMC mejora la eficiencia en el muestreo de distribuciones gaussianas complejas.

Este artículo habla sobre cómo crear bandas de confianza para la densidad espectral en series de tiempo estacionarias.

Explorando técnicas avanzadas para muestreo uniforme en formas geométricas complejas.

Una mirada a cómo la compresión de información ayuda a la toma de decisiones en entornos de juego complejos.