Estadística

La investigación revela cómo los cachalotes adaptan su comportamiento vocal a través del aprendizaje social.

Un estudio revela conexiones entre los patrones diarios y la salud, especialmente la diabetes.

Una mirada profunda a la ola de calor extremo y sus efectos.

Este artículo examina la alarmante pérdida de hielo marino en el Ártico y sus implicaciones.

Una mirada a las células inmunes en el cáncer y sus interacciones.

Nuevo método mejora las predicciones de calidad de la leche usando datos espectrales.

Un método para estudiar cómo diferentes variables se afectan entre sí a lo largo del tiempo.

Examinando cómo los factores sociodemográficos influyen en los resultados de salud durante las epidemias.

Examinando cómo los incentivos moldean las prácticas estadísticas en estudios científicos.

Presentamos un marco para simplificar la regularización escasa a través de técnicas de optimización suave.

Un nuevo algoritmo simplifica la comunicación en el análisis de datos distribuidos por características.

Un nuevo método mejora el rendimiento de la optimización bayesiana usando técnicas de meta-aprendizaje.

Aprende sobre el Monte Carlo Hamiltoniano y sus aplicaciones en estadística y ciencia.

Explorando cómo las distancias de Fermat mejoran el análisis de datos y las técnicas de clustering.

Evaluando la capacidad de los modelos para estimar la incertidumbre y mejorar las predicciones.

Un nuevo enfoque mejora los modelos de aprendizaje profundo para la regresión no paramétrica usando entrenamiento adversarial.

Aprende sobre el Monte Carlo Hamiltoniano y sus aplicaciones en estadística y ciencia.

Aprende sobre los Priors Spike-and-Slab y sus aplicaciones en la regresión lineal bayesiana.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y precisión del muestreo en estadística.

Este estudio evalúa cómo statFEM maneja errores en modelos complejos.

Una nueva herramienta para ajustar los datos de encuestas y que representen mejor a la población.

Un nuevo método mejora las mezclas gaussianas para hacer mejores predicciones en distribuciones complejas.

Métodos para mejorar la precisión de las estimaciones en grandes conjuntos de datos.

Una guía de técnicas de análisis bayesiano para pronosticar datos espaciales.

Un método para localizar puntos de cambio en modelos polinómicos por partes con cuantificación de incertidumbre.

Examinando cómo los incentivos moldean las prácticas estadísticas en estudios científicos.

Un estudio revela conexiones entre los patrones diarios y la salud, especialmente la diabetes.

Este estudio presenta un enfoque basado en grafos para el análisis de mediación en datos complejos.

Una mirada profunda a la ola de calor extremo y sus efectos.

Un nuevo método mejora la comprensión de las densidades de probabilidad en la investigación.

GeoCoDA ofrece un enfoque sistemático para un análisis efectivo de datos geoquímicos.

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Examinando la industria minera de Perú a través del análisis de datos y pronósticos futuros.

Una mirada a la regla de Haldane y su impacto en hacer predicciones.

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 método para localizar puntos de cambio en modelos polinómicos por partes con cuantificación de incertidumbre.

Aprende sobre el Monte Carlo Hamiltoniano y sus aplicaciones en estadística y ciencia.

Aprende a evaluar el ajuste del modelo usando métodos como la distribución de Weibull.

Un nuevo método para estimar coeficientes de difusión usando estimadores de cresta.

Este artículo presenta un nuevo método para predecir resultados basados en factores de datos.

Una mirada a métodos innovadores para estudiar patrones de datos complejos.

Explora lo básico y las aplicaciones de las redes neuronales de dos capas.

La investigación presenta modelos para analizar distribuciones gaussianas usando la métrica de Wasserstein.