Estadística

Los métodos bayesianos mejoran el análisis de datos de encuestas con respuestas escasas, aumentando la fiabilidad.

Un estudio revela una subestimación significativa de los casos de COVID-19 en la primera ola de Italia.

Un nuevo modelo mejora las predicciones en la investigación del microbioma con datos limitados.

Un enfoque novedoso para asegurar predicciones justas en el análisis de movilidad urbana.

AWAIRE ofrece un enfoque nuevo para verificar los resultados de las elecciones de IRV sin registros detallados.

Una mirada a cómo SHAP y CEN mejoran los insights del análisis de datos.

Un nuevo método que usa datos de radar mejora las predicciones de eventos de lluvia extrema.

SMC-EEM ofrece una forma más rápida de modelar ecosistemas complejos.

Una mirada a la multicalibración y la omnipredicción en el aprendizaje automático.

La predicción por lotes mejora las evaluaciones de resultados para grupos de ejemplos en la investigación.

Presentando muestreo de Thompson de inferencia variacional para una toma de decisiones eficiente.

Un nuevo método mejora los resultados de agrupamiento y las ideas a través de agrupaciones equilibradas.

Los investigadores usan el aprendizaje automático para entender mejor las transiciones de fase en los materiales.

Un nuevo método para estimar distribuciones usando histogramas bayesianos mejora la eficiencia de memoria.

Un nuevo modelo mejora las predicciones en la investigación del microbioma con datos limitados.

Nuevos métodos para proteger el aprendizaje automático de ataques de puerta trasera usando la fuerza de características.

Un nuevo método mejora los resultados de agrupamiento y las ideas a través de agrupaciones equilibradas.

Un nuevo método para estimar distribuciones usando histogramas bayesianos mejora la eficiencia de memoria.

Un nuevo modelo mejora las predicciones en la investigación del microbioma con datos limitados.

Un nuevo método para calcular las posibilidades de ganar en torneos deportivos importantes de manera eficiente.

Aprende sobre la dominancia estocástica y su aplicación en el análisis de inversiones.

Descubre cómo los modelos gráficos gaussianos analizan relaciones en datos emparejados.

Un nuevo método para sacar conclusiones de datos resumidos usando muestreo de Gibbs.

La generación de datos sintéticos mejora la privacidad mientras permite un análisis de datos valioso.

Los métodos bayesianos mejoran el análisis de datos de encuestas con respuestas escasas, aumentando la fiabilidad.

Aprende sobre los modelos de factores y sus métodos para simplificar datos complejos.

Un nuevo método mejora los resultados de agrupamiento y las ideas a través de agrupaciones equilibradas.

Un enfoque nuevo mejora la precisión al predecir los resultados de los partidos de balonmano utilizando datos históricos.

Examinando problemas y soluciones para mejorar la reproducibilidad en la investigación de machine learning.

Un nuevo enfoque para analizar series temporales de conteo y predecir tendencias futuras.

Aprende cómo los puntos de diseño mejoran la precisión de las predicciones en estadísticas espaciales.

Este artículo habla sobre métodos para evaluar los efectos del tratamiento en la investigación.

Un modelo mejorado para analizar conexiones en redes bipartitas.

Combinar clasificadores neuronales con simulación de Monte Carlo mejora los métodos de análisis de datos.

Un estudio sobre la identificación de factores que afectan las tasas de fertilidad en diferentes países.

Aprende cómo la automatización puede simplificar la evaluación de tareas abiertas para los educadores.

Resumen de modelos de volatilidad en geografía, finanzas y ciencia ambiental.

Una mirada a los métodos bayesianos y frecuentistas en estadística.

Un nuevo enfoque espectral mejora los modelos Matérn multivariados para el análisis de datos espaciales.

Explora diferentes métodos en modelado causal y su importancia para la investigación.

Un método para estimar los tamaños de salto en sistemas de almacenamiento usando técnicas no paramétricas.

Un nuevo método para estimar distribuciones usando histogramas bayesianos mejora la eficiencia de memoria.

Un enfoque novedoso para simplificar el análisis de datos complejos usando métodos de transporte óptimo.

Los investigadores desarrollan pruebas para evaluar los coeficientes de difusión en sistemas complejos a lo largo del tiempo.

Explora cómo el meta-aprendizaje no lineal mejora la eficiencia y la precisión del aprendizaje de tareas.

El algoritmo rSVDdpd ofrece información confiable de datos a pesar de los valores atípicos y el ruido.

Una visión general de cómo la geometría de la información puede mejorar las técnicas de aprendizaje automático.

Aprende métodos efectivos para analizar datos agrupados con énfasis en la estimación de parámetros.