Estadística

Examinando el papel de la raza y la etnicidad en las evaluaciones de riesgo de diabetes.

Un estudio sobre los desafíos de atención médica que enfrentaron los residentes de hogares de ancianos en el País Vasco durante la pandemia.

Un nuevo enfoque para el análisis de sensibilidad de fiabilidad mejora las evaluaciones de seguridad estructural.

El estudio resalta el papel de los microbios del suelo en predecir la salud y productividad de las plantas.

Un nuevo método busca mejorar las revisiones por pares al recopilar las autoevaluaciones de los autores.

Una guía para el análisis efectivo de diseños de cuña escalonada en la investigación en salud pública.

Aprende cómo los métodos bayesianos mejoran los conocimientos de datos en diferentes áreas.

Examinando cómo los cambios en el nivel del mar afectan las costas y los ecosistemas.

Abordando la equidad en los modelos de aprendizaje automático en múltiples tareas.

Descubre recientes ideas sobre métodos de optimización eficientes y sus aplicaciones prácticas.

Este estudio investiga el papel de las representaciones del estado en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método para un análisis de datos efectivo usando datos etiquetados y no etiquetados.

Un nuevo modelo aborda el error de medición en la inferencia causal, mejorando la precisión.

Entender cómo la expectativa condicional ayuda en el análisis de datos y la eliminación de ruido.

Presentamos CongestEXP, un algoritmo que mejora las decisiones de los jugadores en situaciones de recursos compartidos.

Descubre maneras de hacer que los métodos de aprendizaje por refuerzo sean más rápidos y eficientes.

Explora cómo la coherencia cuántica ayuda a entender las interacciones en series temporales financieras.

Los investigadores utilizan la g-computation ICE para obtener resultados de salud más confiables.

Un enfoque moderno para mejorar el análisis de datos espaciales usando métodos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la selección de variables en modelos de análisis de supervivencia.

Nueva técnica mejora la inferencia para modelos gaussianos latentes con datos complejos.

Este artículo habla del método de muestreo Restart en modelos generativos.

Aprende a elegir modelos predictivos de manera efectiva usando la inferencia bayesiana.

Explorando el papel de PDMP y el acoplamiento en la mejora de los métodos de muestreo estadístico.

Los investigadores analizan las conexiones entre enfermedades para mejorar los resultados de salud en pacientes con múltiples condiciones.

Un estudio sobre los desafíos de atención médica que enfrentaron los residentes de hogares de ancianos en el País Vasco durante la pandemia.

Un método para identificar factores causales en interacciones robóticas con el entorno.

Explora cómo la coherencia cuántica ayuda a entender las interacciones en series temporales financieras.

Un nuevo enfoque para el análisis de sensibilidad de fiabilidad mejora las evaluaciones de seguridad estructural.

Una mirada a cómo la Privacidad Diferencial Local puede garantizar la seguridad de los datos personales mientras se permite la investigación.

Un nuevo método para confirmar distribuciones elípticas en el análisis de datos multivariantes.

Un nuevo modelo aborda el error de medición en la inferencia causal, mejorando la precisión.

Explorando cómo los sistemas biológicos procesan información a través de la inferencia bayesiana.

Una mirada a cómo las patentes impulsan el crecimiento biotecnológico en el Reino Unido.

Examinando la industria minera de Perú a través del análisis de datos y pronósticos futuros.

Una mirada a la regla de Haldane y su impacto en hacer predicciones.

Un modelo mejorado para analizar conexiones en redes bipartitas.

Combinar clasificadores neuronales con simulación de Monte Carlo mejora los métodos de análisis de datos.

Un estudio sobre la identificación de factores que afectan las tasas de fertilidad en diferentes países.

Aprende cómo la automatización puede simplificar la evaluación de tareas abiertas para los educadores.

Un nuevo método para confirmar distribuciones elípticas en el análisis de datos multivariantes.

Una mirada a los modelos de mezcla y su papel en la agrupación de datos.

Una mirada a los desafíos de las pruebas múltiples y la gestión de errores.

Una mirada a métodos avanzados para entender conjuntos de datos complejos.

Explora cómo la suavidad afecta el rendimiento del modelo en datos no vistos.

Explorando el papel del índice R'enyi en la evaluación de la diversidad de redes.

Los GNNs de orden superior mejoran el aprendizaje a partir de datos de grafos complejos utilizando P-tensores.

Un enfoque nuevo para estimar los efectos del tratamiento a pesar de los datos faltantes.