Estadística

Analizando la precisión de las predicciones en diferentes comunidades para una distribución equitativa de recursos de salud.

Un modelo híbrido mejora las predicciones de las tendencias de COVID-19 y las intervenciones.

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.

Analizar los modelos existentes revela información sobre las tendencias de rendimiento de los modelos de lenguaje a medida que aumenta su tamaño.

Un nuevo marco para elegir fuentes de información mientras se minimizan los errores de clasificación y costos.

Un modelo híbrido mejora las predicciones de las tendencias de COVID-19 y las intervenciones.

Aprende cómo un nuevo modelo aborda la deserción de clientes y mejora las estrategias de retención.

Nuevos métodos mejoran el análisis de fNIRS usando datos sintéticos y aprendizaje automático.

Este documento habla sobre cómo mejorar el aprendizaje a partir de retroalimentación humana defectuosa en sistemas de recomendación.

Un nuevo método MCMC mejora la eficiencia en el análisis de datos complejos.

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

Un estudio sobre algoritmos que abordan los desafíos del flujo de tráfico entero en redes urbanas.

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Un nuevo marco mejora los cálculos de probabilidad en conjuntos de datos complejos para varios campos.

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

Una mirada a la Optimización por Enjambre de Partículas y sus aplicaciones en varios campos.

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.

Presentando un método bayesiano para analizar los patrones de dejar de fumar semana a semana.

Aprende cómo los extremiles ayudan a medir el riesgo en finanzas y seguros.

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Un nuevo método para analizar las relaciones entre dos variables usando aproximaciones spline.

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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.

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.

Un método que combina SGD y técnicas de privacidad para un análisis de datos efectivo.

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.