Estadística

Un método para estudiar cómo los animales eligen sus caminos y hábitats.

Este artículo examina los factores de riesgo clave del cáncer en varias regiones de Australia.

Este estudio investiga cómo la fibra afecta la insulina a través de las bacterias intestinales.

Los modelos de espacio de estados mejoran el análisis de datos de conteo para hacer mejores predicciones y decisiones.

La investigación sugiere que los hadrones pueden mostrar patrones fractales complejos, lo que impacta nuestra comprensión de la física de partículas.

Un nuevo enfoque para modelar el flujo de tráfico usando datos no locales.

Una mirada profunda a cómo los entrenadores deciden las jugadas en cuarta oportunidad.

Los cambios en la distribución afectan la capacidad de replicar los resultados de estudios en diferentes poblaciones.

Aprende cómo la aproximación de características aleatorias mejora los métodos de kernel en el análisis de datos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de ECG para un diagnóstico de salud del corazón más preciso.

Una mirada a dos métodos para el análisis de regresión en dimensiones altas.

Un nuevo método mejora la precisión en las pruebas de anticuerpos y en la estimación de prevalencia.

PAVI mejora la eficiencia del análisis de datos en modelos complejos con técnicas innovadoras.

DCMIX mejora el análisis de datos de imagen de alto contenido al estimar la importancia de los canales de manera eficiente.

Este estudio examina la complejidad de la muestra en el aprendizaje de DDAGs y sus conexiones a lo largo del tiempo.

Una mirada a los métodos de descenso por gradiente y su importancia en el aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar las predicciones económicas mediante la síntesis predictiva.

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Aprende a crear intervalos de confianza efectivos para diferencias de proporciones en muestras pequeñas.

Una guía para aplicar Escalado Óptimo con GLMs para análisis de datos complejos.

COBRA mejora el análisis de supervivencia mediante una mejor selección de variables e integración de modelos.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de datos al mejorar las estimaciones de valores faltantes.

Un nuevo modelo mejora los estudios de interacción genética usando variables auxiliares.

Aprende a evitar sesgos en la selección de modelos.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las predicciones usando ponderación flexible.

Una mirada a dos métodos para el análisis de regresión en dimensiones altas.

Presentando un marco para el análisis de sensibilidad en estudios con múltiples niveles de tratamiento.

Un nuevo enfoque para seleccionar los mejores modelos de EDO usando pruebas estadísticas.

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Este artículo presenta un método para evaluar los efectos del tratamiento, teniendo en cuenta las interacciones entre los participantes.

Los diseños cruzados mejoran los estudios de tratamiento en varios campos al reducir las diferencias individuales.

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.

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.

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Aprende cómo SBBD mejora la estimación en grafos bipartitos completos.

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Una mirada al análisis de datos de redes y métricas clave como el índice de Randić.

Este artículo habla de métodos para proteger los datos de los usuarios en sistemas de recomendación.

Descubre cómo los métodos no asintóticos mejoran el análisis estadístico en datos de alta dimensión.

Nuevos métodos de bootstrap mejoran la prueba de vectores de media poblacional en datos de alta dimensión.

La inferencia selectiva ofrece mejor precisión para las pruebas de hipótesis después de la agrupación.