Estadística

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 cómo los modelos estocásticos ayudan a predecir la propagación de enfermedades infecciosas.

Un nuevo método de marca de agua ayuda a identificar datos tabulares sintéticos.

Aprende cómo los Árboles Colaborativos pueden aclarar las interacciones entre variables en el análisis de datos.

Un estudio que revela los factores que influyen en el aprendizaje en contexto en Transformers.

Explorando las fortalezas y debilidades de SGD local en diferentes entornos de datos.

Un nuevo método mejora las estimaciones del efecto del tratamiento en conjuntos de datos complejos.

Este estudio investiga los límites de precisión y robustez en modelos de aprendizaje automático.

Este artículo presenta un marco para analizar conjuntos de datos diversos de manera efectiva.

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

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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.

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Nuevos métodos de normalización mejoran las predicciones de datos espaciales y la eficiencia del análisis.

Un método para crear muestras de datos basadas en condiciones específicas usando modelos de difusión.

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

Examinando cómo las intervenciones afectan a las personas a través de la interferencia de clústeres y redes.

Presentando un modelo Box-Cox no paramétrico para mejorar el análisis de datos de alta dimensión.

Este artículo revisa los métodos y la importancia del Juicio Comparativo en las evaluaciones.

Un nuevo método mejora la prueba de algoritmos de descubrimiento causal.

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Examinando problemas con el manejo de datos en estudios de expresión genética de scRNA-seq.

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.

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.

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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.

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

Un nuevo método para analizar datos espacio-temporales en varios campos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de datos de imágenes del cerebro usando técnicas de aprendizaje de variedades.

Un nuevo marco para crear clasificadores de machine learning fiables y precisos.