Estadística

Nuevos modelos mejoran la comprensión de la supervivencia de pacientes con cáncer y los efectos del tratamiento.

Un nuevo algoritmo simplifica las actualizaciones para los modelos de distribución de especies en conservación.

Un estudio desafía las opiniones comunes sobre cómo la educación afecta la movilidad social.

Una mirada a cómo los modelos de cita pueden mejorar la comprensión del impacto de la investigación.

Presentamos el modelo SPAR para entender mejor los eventos extremos conjuntos raros.

Un nuevo método para analizar relaciones en datos de reclamaciones de seguros incompletos.

Un enfoque flexible para estudiar el dengue y chikungunya en el sureste de Brasil.

Un modelo estadístico mejora el análisis de datos demográficos en varios grupos.

Nuevos métodos ayudan a estimar efectos causales cuando algunos factores no se han medido.

Usando deep learning para mejorar la precisión en los precios de opciones de canasta.

Este artículo examina la evolución del aprendizaje hebbiano en redes neuronales.

Una mirada a la teoría esencial detrás de los modelos de aprendizaje profundo.

Este documento habla sobre cómo mejorar la optimización estocástica mediante el muestreo de datos recurrente y métodos de regularización.

Este artículo examina el impacto de las características del conjunto de datos en la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre el impacto de la sub-reporte de datos en la equidad de los modelos predictivos.

Este estudio evalúa métodos tradicionales y basados en árboles para manejar datos faltantes.

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Explorando cómo un diseño óptimo mejora las técnicas de estimación de parámetros bayesianos.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión de las simulaciones en varios campos científicos.

Este artículo presenta un método para la estimación de parámetros en el proceso de Hawkes usando observaciones discretas.

CGLASSO ofrece formas mejoradas de estudiar la actividad y conectividad cerebral.

Un nuevo enfoque mejora el modelado de sistemas hamiltonianos a pesar de los datos ruidosos.

Aprende cómo la memoria prolongada influye en las predicciones en varios campos.

Un método que combina PCA y profundidad estadística mejora la detección de outliers en el análisis de datos.

Este artículo presenta un método para identificar relaciones causales usando datos diversos.

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Una mirada a cómo estos modelos analizan estructuras de datos complejas en varios campos.

Un nuevo enfoque para identificar variables de confusión a través del análisis de texto no estructurado.

Nuevos métodos mejoran la evaluación de las explicaciones de los modelos de IA.

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Un nuevo método mejora el análisis del efecto del tratamiento en muestras pequeñas.

Entendiendo las complejidades y soluciones en el análisis de datos geoespaciales.

Examinando cómo las partes interactúan para crear nuevos resultados en sistemas complejos.

PORTSEA avanza en estadísticas de valor extremo, influyendo en varios campos y en la educación.

Este artículo examina cómo la gamificación aumenta la participación de los estudiantes en las aulas invertidas.

Un nuevo método de análisis mejora la comprensión de las enfermedades crónicas y los factores de salud.

Examinando el impacto de las habilidades académicas en la matrícula universitaria en Italia.

Aprende a analizar y manejar riesgos en finanzas y negocios.

Métodos para mejorar la estimación de ubicación en medio de datos sesgados y atípicos.

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Un nuevo método mejora el análisis del efecto del tratamiento en muestras pequeñas.

Una mirada a la teoría esencial detrás de los modelos de aprendizaje profundo.

Aprende cómo la regresión no paramétrica puede adaptarse a las restricciones para hacer mejores predicciones.

Nuevos métodos mejoran la separación de señales de fuentes mezcladas, enfrentando los desafíos del ruido de manera efectiva.

Este estudio presenta métodos mejorados para estimar la entropía de Tsallis en poblaciones exponenciales independientes.

Métodos para enfrentar desafíos en análisis estadísticos con datos dependientes.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos de aprendizaje automático sin datos etiquetados.