Estadística

Un nuevo método mejora las estimaciones usando controles negativos para combatir sesgos ocultos.

Este trabajo habla sobre la generación de datos sintéticos usando privacidad diferencial para estudios económicos.

La investigación destaca la importancia de monitorear el PSA para la terapia de salvamento en el cáncer de próstata.

Investigando conexiones neuronales a través de métodos de bi-clustering.

Un estudio completo sobre el impacto de la lluvia en los Ghats Occidentales del sur de la India durante un siglo.

Un estudio sobre cómo medir el uso de energía de los escaladores para mejorar las prácticas de mantenimiento.

Un nuevo modelo estima las infecciones totales usando datos de movilidad y factores demográficos.

Un nuevo método de red neuronal mejora la estimación de rugosidad en imágenes SAR.

Un nuevo método mejora los modelos de aprendizaje profundo en FPGAs para un procesamiento más rápido.

Descubre cómo los modelos de aprendizaje automático robustos manejan diferentes fuentes de datos para hacer mejores predicciones.

Un método para estimar datos de manera precisa utilizando la colaboración de dispositivos.

Una mirada a cómo los factores se influyen entre sí a lo largo del tiempo.

BETULA mejora el clustering jerárquico, haciéndolo más rápido y eficiente.

Este artículo habla sobre el uso de modelos de difusión con datos discretos a través del simplex de probabilidad.

Presentamos COPS, un método para entrenar modelos de deep learning de manera eficiente con menos datos.

Las máquinas aprenden de expertos para adaptarse a entornos impredecibles.

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

Aprende a evitar sesgos en la selección de modelos.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el análisis de datos complejos usando partículas Riesz ponderadas.

Explorando nuevos métodos para un análisis fiable de datos sobre enfermedades del corazón.

Un estudio sobre cómo mejorar los modelos de predicción de medicamentos para mejores terapias contra el cáncer.

MELAGE ayuda a doctores e investigadores a analizar imágenes del cerebro para un mejor diagnóstico.

Este estudio mejora los métodos de espectroscopia para un mejor análisis de productos lácteos.

Un nuevo método para agrupar grandes conjuntos de datos de manera efectiva y eficiente.

Un nuevo enfoque espectral mejora los modelos Matérn multivariados para el análisis de datos espaciales.

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Un nuevo método mejora las estimaciones usando controles negativos para combatir sesgos ocultos.

Una mirada más cercana a la causalidad y su medición en la investigación observacional.

Los métodos bayesianos están cambiando la forma en que los ensayos clínicos usan datos pasados para tomar mejores decisiones.

Una mirada más cercana al tamaño del efecto en el análisis del rendimiento estudiantil.

Una mirada a cómo los factores se influyen entre sí a lo largo del tiempo.

La prueba de Radon-Kolmogorov-Smirnov mejora la prueba de dos muestras en estadísticas usando redes neuronales.

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.

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

Un nuevo enfoque espectral mejora los modelos Matérn multivariados para el análisis de datos espaciales.

Aprende cómo los métodos bayesianos mejoran la precisión de las predicciones en resultados inciertos.

Un estudio sobre cómo identificar la mejor opción mientras se asegura la privacidad de los datos.

Aprende cómo la descomposición tensorial robusta mejora el análisis de datos en medio de ruido y valores atípicos.

Este artículo examina las variaciones de potencia en procesos estocásticos influenciados por el movimiento browniano fraccionario.

Aprende cómo los modelos de machine learning se desempeñan con datos no vistos.

Explorando el impacto de la discrepancia local y las funciones en las técnicas de QMC.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones a pesar del etiquetado incorrecto de los datos.