Estadística

Un estudio sobre cómo mejorar la calidad de la revisión por pares a través de métodos innovadores de evaluación de tareas.

Este estudio examina la relación entre la eficiencia del mercado y los generadores de números aleatorios.

Descubre cómo nuevos métodos mejoran la eficiencia y efectividad en el diseño de trusses.

Este estudio destaca un nuevo método para analizar la edad del cerebro usando datos de imágenes.

Esta investigación se centra en mantener la equidad en los algoritmos a través de métodos de auditoría continua.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las relaciones entre el daño cerebral y la función.

Este estudio evalúa modelos de lenguaje para detectar cortes de energía rápidamente a través de redes sociales.

Este estudio combina muestreo aleatorio y oportunista para mejorar las predicciones sobre la distribución de especies.

GC-Flow mejora el agrupamiento en datos de grafo a través de técnicas integradas de clasificación y agrupamiento.

Un nuevo método combina DNNs y GPs para mejorar la precisión de las predicciones y la estimación de incertidumbre.

Un estudio sobre cómo la escala y la complejidad afectan el rendimiento de las redes neuronales.

Las redes de flujo lagrangianas ofrecen nuevas perspectivas sobre la dinámica de fluidos y su comportamiento.

Nuevo método mejora la capacidad de los Transformers para manejar eficientemente longitudes de secuencia variables.

Un enfoque fresco para interpretar y mejorar redes neuronales profundas a través de modelos gráficos.

Examinando el tema del colapso de recompensas en modelos de lenguaje grandes y posibles soluciones.

Esta investigación se centra en mantener la equidad en los algoritmos a través de métodos de auditoría continua.

Las Task Views de CRAN le dan a los usuarios de R herramientas organizadas para tareas específicas.

Descubre el potencial de la distribución Gamma generalizada y el algoritmo SeLF.

Un nuevo marco mejora la eficiencia de muestreo en distribuciones de probabilidad complejas.

Un estudio de llegadas a través de procesos puntuales y su conexión con procesos continuos.

Nuevo enfoque mejora la precisión en la detección de posturas en diversos temas.

Explorando el impacto y los métodos de análisis de datos de mortalidad.

Este artículo simplifica la Geometría de Fisher y su importancia para entender las relaciones estadísticas.

Un nuevo método mejora cómo agrupamos datos con números y categorías.

Un nuevo método mejora la selección de covariables en la estimación del efecto causal.

Abordando la privacidad y la precisión en el análisis de datos sintéticos a través de la inferencia bayesiana.

Este documento presenta un método flexible para analizar choques económicos en modelos VAR.

Esta investigación se centra en mantener la equidad en los algoritmos a través de métodos de auditoría continua.

Un método que separa las características compartidas y únicas en diversas fuentes de datos.

Un marco flexible para el análisis de sensibilidad en estudios observacionales.

Los investigadores mejoran el diseño de experimentos usando aprendizaje por refuerzo y nuevas técnicas de estimación.

Un nuevo método mejora la precisión en la estimación de funciones monótonas a través del intercambio de información.

Aprende sobre medios avanzados y su papel en el análisis de datos.

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Cómo los retrasos impactan la eficiencia de los diseños de ensayos adaptativos.

Explorando cómo los sistemas biológicos procesan información a través de la inferencia bayesiana.

Una mirada a cómo las patentes impulsan el crecimiento biotecnológico en el Reino Unido.

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.

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Una mirada a cómo los valores extremos de dos variables interactúan e impactan en varios campos.

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La investigación sobre la estimación Lasso mejora la precisión de las pruebas grupales para la detección del COVID-19.

Nuevas variantes de SVGD mejoran la eficiencia de muestreo para distribuciones complejas.

Un enfoque nuevo para analizar datos usando GLMs en situaciones complejas.

Examinando el rendimiento de la regresión logística multinomial en entornos de alta dimensión y la importancia de las características.

Mejorando la toma de decisiones a través de una recolección eficiente de feedback humano en RL.