Estadística

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

Examinando la división entre las élites y las masas en las discusiones políticas en línea.

Usando datos de expresión genética para predecir los impactos químicos en la salud y el medio ambiente.

Analizando métodos tradicionales y de aprendizaje automático para manejar datos faltantes.

Aprende cómo las vine copulas mejoran las predicciones en relaciones complejas de datos.

Un enfoque flexible para analizar conjuntos de datos complejos usando Priors Anidados de Átomos Compartidos.

Métodos innovadores para recuperar etiquetas de tiempo de datos dinámicos ruidosos.

Una mirada a los algoritmos de enlace de registros y su impacto en el análisis de datos.

Nuevos métodos mejoran la inferencia de propiedades de materiales en mecánica y en imágenes médicas.

Descubre cómo los datos sintéticos ayudan a los minoristas a proteger la privacidad de los clientes mientras obtienen información valiosa.

Un enfoque novedoso para simulaciones eficientes de colisiones de partículas usando técnicas de aprendizaje automático.

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

Explorando los riesgos de privacidad en los datos sintéticos y presentando el Índice de Plagio de Datos.

El aprendizaje federado mejora la imagen médica mientras protege los datos de los pacientes.

Un nuevo método combina predicciones bayesianas y cópulas de vid para mejorar el análisis de datos.

Investigando cómo el flujo de espejo minimiza errores en tareas de clasificación.

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

Los métodos bayesianos mejoran la velocidad y precisión del análisis de datos para grandes conjuntos de datos.

Un nuevo método combina la inferencia bayesiana y el aprendizaje automático para mejorar el análisis de datos.

Un nuevo método para estimar expectativas condicionales de manera eficiente en entornos inciertos.

Examinando cómo los modelos de población dan forma a las genealogías y afectan a los algoritmos genéticos.

Nuevas técnicas en muestreo mejoran la eficiencia en el análisis estadístico.

Una nueva técnica que utiliza electrostática para una mejor muestreo y estimación de datos.

Presentando un enfoque bayesiano para mejorar la selección de variables en modelos de regresión.

Una guía para optimizar el tamaño de la subs muestra para un análisis de datos eficiente.

Aprende cómo el Quilt de Clúster aborda los desafíos en el aprendizaje de patchwork con conjuntos de datos incompletos.

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Un enfoque fresco para entender los efectos causales en estudios de tratamiento con variables continuas.

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Un nuevo método mejora el modelado de datos en áreas con información limitada.

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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Aprende cómo la regresión de kernel y la actualización bayesiana mejoran las predicciones con nuevos datos.

Métodos innovadores para recuperar etiquetas de tiempo de datos dinámicos ruidosos.

Este artículo presenta cuantiles minimax para mejores estimaciones estadísticas.

Este estudio analiza los PINNs bayesianos para estimar parámetros de PDE a partir de datos ruidosos.

Dos nuevos estimadores mejoran la precisión al analizar datos de respuesta de ítems.

Explora cómo el modelo de bloques estocásticos ayuda a identificar comunidades en redes.

Aprende a identificar patrones inusuales en datos de series temporales con la profundidad de Markov.