Estadística

Nuevos métodos de puntuación mejoran la predicción del riesgo de enfermedades para una mejor atención al paciente.

Examinando el acceso al transporte público para pasajeros de bajos ingresos en el Gran Boston.

Un estudio sobre las dificultades de escritura en los niños y cómo la tecnología ayuda en el diagnóstico.

Este estudio evalúa cómo pequeños cambios afectan las respuestas de los modelos de lenguaje.

Este documento habla sobre la necesidad de equidad en los sistemas de IA.

Un método para identificar comunidades en redes de manera estable y confiable.

Analizando el impacto de los modelos en tiempo real durante la pandemia de COVID-19.

Las actividades humanas están afectando el comportamiento de las narvales por el aumento de ruido en su hábitat.

Este artículo destaca el papel clave de la incertidumbre en la IA.

Explorando el desaprendizaje certificado y su papel en la protección de la privacidad de datos.

Un nuevo método mejora la comprensión de la expresión génica en los tejidos.

Entender cómo las compañías de seguros ajustan sus ofertas para cumplir objetivos.

Integrar la cuantificación de incertidumbre en DeepONet mejora las predicciones en sistemas físicos complejos.

Este estudio analiza explicaciones contrafactuales y el impacto de las técnicas de balanceo en las predicciones de éxito estudiantil.

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Explorando nuevos métodos para la toma de decisiones justas en sistemas de aprendizaje automático.

Una mirada a RapPCA, un método que mejora cómo manejamos datos complejos.

Nuevas técnicas mejoran la estimación de valor a partir de datos de cadenas de Markov.

Los investigadores presentan un nuevo método para identificar tendencias en datos psicológicos a lo largo del tiempo.

Nuevos métodos aceleran el análisis de interacciones entre especies usando datos ecológicos.

Examinando el impacto de la eliminación de datos en las conclusiones del análisis MCMC.

Explora la importancia de la tasa de aceptación en el algoritmo Metropolis para muestreo.

Un nuevo enfoque para cuantificar riesgos en sistemas con parámetros inciertos usando mezclas gaussianas.

Una mirada a usar modelos estadísticos para evaluar el rendimiento de los atletas.

Aprende estrategias efectivas de pruebas AB para mejorar la toma de decisiones y los resultados.

Un nuevo enfoque para descubrir relaciones causales usando análisis por pares.

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Un nuevo método para identificar con confianza las elecciones óptimas a partir de datos ruidosos.

La investigación revela que nuevos marcadores sanguíneos mejoran las predicciones de supervivencia para el cáncer de próstata metastásico.

Usando la completación de matrices para mejorar la precisión de los datos de series temporales.

Nuevas técnicas usando la distribución gamma mejoran la privacidad en conjuntos de datos sensibles.

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.

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

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Una mirada al proceso de Ornstein-Uhlenbeck y sus aplicaciones en el mundo real.

Nuevos algoritmos de detección adaptativos mejoran la identificación de objetivos en entornos complejos.

Estudio de conexiones en redes a través de gráficos geométricos aleatorios.

Este artículo explica la Regresión por Ridge con Kernels y su relevancia en el aprendizaje automático.

Este artículo examina la metaconsistencia en modelos estadísticos para sistemas impredecibles.

Una inmersión profunda en métodos para estimar operadores de covarianza en bandas y escasos.

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Nuevos métodos mejoran el análisis estadístico de datos de series temporales no estacionarias.

Explorando cómo varía la correlación de precios de acciones a lo largo del día de trading.

Nuevos conocimientos sobre modelos de difusión mejoran su eficiencia y adaptabilidad en la generación de datos.