Estadística

Aprende cómo los controles negativos mejoran la fiabilidad en las pruebas de hipótesis.

El marco FFUDS mejora la eficiencia de las plataformas de servicios bajo demanda.

Presentando un enfoque moderno para evaluar la capacidad de los proveedores de manera efectiva.

Una herramienta versátil para analizar datos de ondas gravitacionales usando métodos de muestreo avanzados.

Un nuevo modelo mejora la precisión en las predicciones de energía eólica marina.

Usando tecnología para mejorar los tratamientos y métodos de prevención de la malaria.

Aprende cómo el CART bayesiano mejora la precisión y la equidad en los precios de seguros.

DTAmetasa simplifica el meta-análisis para evaluar la efectividad de pruebas médicas.

Un nuevo método mejora el análisis de los resultados y eventos de los pacientes en la UCI.

Este artículo explora el complejo de Delaunay-Rips para analizar datos complejos en el aprendizaje automático.

Combinar métodos bayesianos con redes neuronales mejora la adaptabilidad y el rendimiento.

Una mirada a las redes neuronales profundas con penalización escasa y sus aplicaciones.

Una mirada a cómo los conjuntos de datos públicos mejoran los conocimientos sobre datos privados manteniendo la privacidad.

Mejorando los métodos de autoentrenamiento con técnicas de selección de pseudoetiquetas más efectivas.

Un nuevo enfoque garantiza una evaluación de políticas más segura en aplicaciones críticas.

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EZtune simplifica el ajuste de hiperparámetros para modelos de machine learning, ayudando a mejorar la precisión.

Un enfoque novedoso para estimar el rendimiento de modelos predictivos de forma rápida y precisa.

Una mirada a los métodos MSMC para una mejor estimación de datos a lo largo del tiempo.

Aprende cómo las funciones de densidad de probabilidad se aplican a las leyes estables en varios campos.

Examinando nuevos métodos para evaluar la fiabilidad de los sistemas de comunicación.

Aprende cómo las reversibilizaciones mejoran el estudio de las cadenas de Markov.

Una mirada detallada al cáncer de pulmón y las tasas de muertes relacionadas con la salud en los condados de EE. UU.

Un nuevo método mejora el análisis de los resultados y eventos de los pacientes en la UCI.

Aprende cómo los controles negativos mejoran la fiabilidad en las pruebas de hipótesis.

Puntos clave para validar dispositivos de diagnóstico basados en IA.

Un estudio sobre cómo mejorar la estimación del efecto causal a través de métodos de ajuste y evaluación.

Mejorando los métodos de autoentrenamiento con técnicas de selección de pseudoetiquetas más efectivas.

Un estudio sobre muertes de aves causadas por redes de transmisión eléctrica.

Una mirada a cómo los datos de temperatura influyen en las predicciones climáticas.

Este estudio examina el impacto de los pesos de muestreo en la regresión logística con datos de encuestas complejas.

Examinando la fiabilidad y validación de las funciones de influencia en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo algoritmo mejora la precisión en la predicción de brotes de enfermedades a través de la generación de datos detallados.

Una charla sobre cómo juntar enfoques estadísticos para mejorar el análisis de datos.

Un enfoque nuevo revela variaciones individuales en los efectos del tratamiento del programa.

Métodos para calcular con precisión promedios y varianzas a pesar de puntos de datos faltantes.

Un método para predecir resultados específicos usando datos relevantes del pasado.

Un nuevo marco para una mejor inferencia estadística en la investigación y el análisis.

Un enfoque nuevo mejora la detección de señales en entornos ruidosos con datos limitados.

Aprende cómo los controles negativos mejoran la fiabilidad en las pruebas de hipótesis.

Explorando cómo los baricentros ayudan a entender la concentración de datos en espacios complejos.

Una mirada a las redes neuronales profundas con penalización escasa y sus aplicaciones.

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Un nuevo enfoque para estimar con precisión el centro de distribuciones simétricas.

Investigando las complejidades de estimar señales a partir de datos ruidosos y escasos.

Una guía para entender series de tiempo de alta dimensión y sus técnicas de análisis.

Una mirada a nuevos métodos estadísticos para comparar estructuras de dependencia en datos.