Estadística

Descubre cómo PBSHM mejora la seguridad estructural y la eficiencia en la monitorización.

Una visión general de los ensayos por conglomerados y sus consideraciones de diseño óptimas.

Investigación sobre la propagación de enfermedades usando modelos basados en grafos y técnicas de estimación de parámetros.

Explora la distribución Gaussiana Inversa Generalizada-Poisson para analizar datos de conteo.

Una visión general de los eventos de resiliencia y su impacto en los sistemas de energía eléctrica.

Una visión general de estudios observacionales y técnicas de análisis de regresión lineal.

Nuevos métodos de emparejamiento de puntajes abordan tipos de datos únicos para mejorar el modelado estadístico.

Presentando un modelo estadístico para mejorar el monitoreo del glaucoma a través de mediciones del grosor de la mácula.

Una mirada a cómo la complejidad de la función afecta el rendimiento del modelo.

Este estudio evalúa el rendimiento de VAE en la imagenología biológica usando microscopía electrónica criogénica.

Una guía para ajustar parámetros en SVM y árboles potenciados para mejorar la precisión.

Este artículo habla sobre un nuevo método para hacer predicciones precisas manteniendo la privacidad.

Un nuevo enfoque mejora la codificación dispersa para una mejor representación y análisis de datos.

Sigue los cambios en las explicaciones del modelo para mantener el rendimiento con el tiempo.

Un método simplificado para optimizar el rendimiento de anuncios en marketing online.

Explorando aplicaciones de aprendizaje por refuerzo para sistemas de control no lineales complejos.

Una mirada a los métodos de estimación de matrices de precisión, centrándose en la Aproximación Lineal Local y la escasez.

Una visión general del aumento de solicitudes de patentes y citas desde 1976 hasta 2022.

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Un nuevo método mejora los modelos gráficos al incluir información de covariables para una mejor precisión.

Explora la distribución Tsallis-Gaussiana para modelar la incertidumbre en varios campos.

Un nuevo método ayuda a las ciudades a medir con precisión la demanda de movilidad compartida.

Un método para revelar tendencias en datos funcionales a través de agrupamiento y segmentación.

Waywiser simplifica la evaluación de modelos espaciales para hacer predicciones confiables.

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Explora el impacto de la truncación en la varianza de los datos estadísticos.

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Este artículo habla sobre Bayes empírico para mejorar la selección de variables en modelos de alta dimensión.

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Un nuevo método mejora la re-randomización para un mejor balance experimental.

Descubre nuevos métodos de pruebas estadísticas para conjuntos de datos complejos.

Este artículo examina métodos para identificar vínculos causales en datos de alta dimensión.

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.

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Una visión general de cómo el aprendizaje de Laplace maneja el etiquetado de datos en el aprendizaje automático.

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Explora límites no uniformes para las U-estadísticas estudiantilizadas y su importancia.