Estadística

Analizando la precisión de las predicciones en diferentes comunidades para una distribución equitativa de recursos de salud.

Un modelo híbrido mejora las predicciones de las tendencias de COVID-19 y las intervenciones.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes de tejidos para un mejor diagnóstico de enfermedades.

Una mirada a nuevas técnicas para identificar causa y efecto en varios campos.

Una mirada a la Optimización por Enjambre de Partículas y sus aplicaciones en varios campos.

Usando análisis de datos para predecir los resultados de los partidos de fútbol australiano.

Un nuevo método mejora las predicciones del viento usando modelos estadísticos e integración de datos.

Modelos de aprendizaje automático como FourCastNet mejoran la precisión de las predicciones del clima mediante la asimilación de datos.

Examinando el efecto de saturación en la Regresión de Cresta Kernel y sus implicaciones para las predicciones.

Un nuevo enfoque para medir la equidad en las admisiones universitarias y las evaluaciones de crédito.

Entendiendo las complejidades de evaluar los efectos de un solo tratamiento en diseños factoriales.

Este artículo habla sobre métodos para crear intervalos de predicción estrechos en condiciones de datos cambiantes.

Un método para evaluar la fiabilidad de los resultados de la IA en la salud y más allá.

Nuevas técnicas mejoran el mapeo de estados en mecánica cuántica y aprendizaje automático.

LaT-PFN mejora las predicciones usando contexto y datos sintéticos.

Explorando retroalimentación limitada en tareas de clasificación de aprendizaje automático.

Un estudio sobre algoritmos que abordan los desafíos del flujo de tráfico entero en redes urbanas.

Un modelo híbrido mejora las predicciones de las tendencias de COVID-19 y las intervenciones.

Un nuevo marco mejora los cálculos de probabilidad en conjuntos de datos complejos para varios campos.

Una técnica nueva genera muestras de manera eficiente a partir de distribuciones de probabilidad desconocidas usando datos limitados.

Una mirada a la Optimización por Enjambre de Partículas y sus aplicaciones en varios campos.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y la eficiencia en la resolución de ecuaciones dependientes del tiempo.

Un método que combina SGD y técnicas de privacidad para un análisis de datos efectivo.

Un nuevo paquete de R para regresión semiparamétrica funcional y análisis de datos.

Una mirada clara a cómo los errores de medición afectan las predicciones estadísticas.

Un nuevo método mejora el muestreo de datos para modelos complejos con variables dependientes.

Entendiendo las complejidades de evaluar los efectos de un solo tratamiento en diseños factoriales.

Este artículo habla sobre métodos para crear intervalos de predicción estrechos en condiciones de datos cambiantes.

Un estudio sobre los puntos de cambio en las redes que cambian con el tiempo.

Un método que aborda errores de datos en análisis de alta dimensión.

Presentando un método bayesiano para analizar los patrones de dejar de fumar semana a semana.

Aprende cómo los extremiles ayudan a medir el riesgo en finanzas y seguros.

Presentando puntos esperados y EPAA para evaluar las contribuciones de los jugadores en el baloncesto.

Entendiendo las complejidades de evaluar los efectos de un solo tratamiento en diseños factoriales.

Una mirada a cómo el ajuste por covariables aclara los hallazgos de la investigación al manejar variables de confusión.

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

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.

Este artículo habla sobre los desafíos en la validación de modelos debido a datos contaminados.

Este artículo habla sobre métodos para crear intervalos de predicción estrechos en condiciones de datos cambiantes.

Un método que aborda errores de datos en análisis de alta dimensión.

Una mirada a usar PCA de Tensor Distribuido para un análisis de datos efectivo en diferentes lugares.

Una mirada al papel del PCR en el análisis de conjuntos de datos de alta dimensión.

Una herramienta versátil para analizar diversas distribuciones de datos en estadística.

Un método que combina SGD y técnicas de privacidad para un análisis de datos efectivo.

Este artículo habla sobre un nuevo marco para las pruebas de kernel en el análisis de datos complejos.