Estadística

Explorando la importancia de la biodiversidad y su impacto en los ecosistemas.

Una mirada a un método para identificar causa y efecto a lo largo del tiempo.

Esta investigación se centra en optimizar la selección de nudos para datos funcionales en dos dimensiones.

Explorando el papel de RDS en el estudio de poblaciones de tráfico difíciles de alcanzar.

Un nuevo modelo usa datos de ECG para predecir de manera efectiva el riesgo de fibrilación auricular.

Una herramienta de software ayuda a los investigadores a estudiar eventos climáticos extremos y su impacto.

Entender las fases de la enfermedad ayuda en respuestas efectivas de salud pública.

El método CAP mejora las predicciones de brotes de gripe para mejores respuestas de salud pública.

Nuevos métodos mejoran la estimación de resultados de tratamiento para la salud personalizada.

Explorando la importancia de la normalización de características en las dinámicas de aprendizaje no contrastivo.

Este artículo habla sobre métodos para reducir sesgos en el análisis de datos.

Nuevo método mejora predicciones usando procesos gaussianos en estructuras de datos desconocidas.

MPHD mejora la Optimización Bayesiana al usar conocimiento de diferentes dominios para obtener mejores resultados.

Combinar el aprendizaje automático y OFDFT mejora la eficiencia y precisión del análisis molecular.

SFAVEL ofrece un enfoque autosupervisado para la verificación automatizada de hechos.

Este artículo explora cómo las simetrías afectan el comportamiento de aprendizaje de las redes neuronales.

Una visión general de las redes neuronales bayesianas y su importancia en la IA.

Cómo la estadística bayesiana ayuda a analizar datos experimentales en física.

Técnicas innovadoras mejoran el análisis de ecuaciones diferenciales estocásticas y su incertidumbre.

Un método nuevo para una estimación y gestión del riesgo crediticio más precisa.

Nueva técnica de modelado mejora la comprensión de los efectos a largo plazo del tratamiento.

Una mirada al algoritmo EM y su adaptación de Monte Carlo para manejar datos faltantes.

Nuevos métodos mejoran la muestreo de distribuciones complejas para estimaciones precisas.

Presentando un nuevo método para un análisis y reconstrucción de redes más rápido.

Explorando la importancia de la biodiversidad y su impacto en los ecosistemas.

Una mirada a un método para identificar causa y efecto a lo largo del tiempo.

Una mirada al papel del análisis de sensibilidad en estudios observacionales.

Nuevos métodos mejoran la estimación de resultados de tratamiento para la salud personalizada.

Un nuevo método para medir el alcance de la publicidad de manera efectiva.

Una herramienta de software ayuda a los investigadores a estudiar eventos climáticos extremos y su impacto.

Un nuevo método adaptativo mejora la equidad en la asignación de tratamientos en ensayos SMART.

Un nuevo método mejora la selección de variables locales para obtener mejores conocimientos científicos.

Explorando perspectivas geométricas sobre matrices de correlación para obtener ideas más profundas.

Este artículo presenta un nuevo método para seleccionar el radio en el análisis de datos complejos.

Entendiendo las complejidades y soluciones en el análisis de datos geoespaciales.

Examinando cómo las partes interactúan para crear nuevos resultados en sistemas complejos.

PORTSEA avanza en estadísticas de valor extremo, influyendo en varios campos y en la educación.

Este artículo examina cómo la gamificación aumenta la participación de los estudiantes en las aulas invertidas.

Un nuevo método de análisis mejora la comprensión de las enfermedades crónicas y los factores de salud.

Examinando el impacto de las habilidades académicas en la matrícula universitaria en Italia.

Nuevos métodos mejoran la estimación de resultados de tratamiento para la salud personalizada.

Una visión general de las redes neuronales bayesianas y su importancia en la IA.

Explorando métodos de profundidad estadística para datos difusos y sus aplicaciones.

Examinando cómo los conjuntos aleatorios y las funciones de creencias afectan la toma de decisiones en varios campos.

La investigación revela información sobre datos con muchas características e interdependencias.

Examinando la complejidad de muestras en programación estocástica con distribuciones de cola pesada.

Este método simplifica la estimación de densidad log-concava usando componentes independientes.

Examinando las complejidades y estrategias para el aprendizaje de redes neuronales en varios tipos de datos.