Estadística

Este artículo explora el impacto de las Superficies de Compromiso en el comportamiento de compra en línea.

Investigadores evalúan los riesgos de identificar a personas a partir de datos compartidos para mejorar la privacidad.

Analizar los efectos climáticos de la erupción del Mt. Pinatubo da pistas para futuras intervenciones.

Presentando SARIS: un método para estimar constantes de normalización con mayor eficiencia.

Descubre cómo los contratos de stop loss truncados ayudan a las aseguradoras a manejar los riesgos de manera eficiente.

Enfocarse en preguntas claras mejora la relevancia de los ensayos clínicos y la toma de decisiones.

Este artículo examina técnicas para analizar datos de dispersión de núcleos de helio.

Examinando las influencias del sector en los mercados financieros durante crisis usando datos históricos.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las predicciones climáticas al abordar factores no observados.

Explorando el impacto de la codificación predictiva en los métodos de aprendizaje de redes neuronales.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de redes bayesianas a partir de datos.

Un nuevo método simplifica la estimación de conexiones entre distribuciones de probabilidad.

Un enfoque novedoso mejora las predicciones al gestionar los retrasos en los datos de los sensores.

Un nuevo método para evaluar el valor de los datos de grafos en varios campos.

Nuevas herramientas mejoran la comprensión de las predicciones de Bosques Aleatorios Funcionales en el sector salud.

Explorando el impacto del aprendizaje en contexto en el rendimiento de los modelos de lenguaje.

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Air-HOLP mejora la selección de características en conjuntos de datos complejos, equilibrando precisión y eficiencia.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para un análisis de datos eficiente usando técnicas bayesianas.

Los modelos semimarkovianos mejoran la comprensión de la latencia del cáncer y los riesgos de sobrediagnóstico.

Una guía de métodos para estimar la covarianza asintótica en simulaciones MCMC.

Presentando técnicas mejoradas para analizar la fiabilidad de las muestras MCMC.

Una nueva herramienta para estudiar eventos a través del espacio y el tiempo.

Aprende cómo la dinámica de Langevin mejora la estimación de parámetros en comparación con los métodos tradicionales.

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Una mirada a métodos mejorados para analizar datos funcionales.

Un análisis de cómo se difunden las ideas a través de conexiones sociales y redes sociales.

Un nuevo modelo aborda los retos de clasificar con datos cambiantes.

El aprendizaje automático causal da pistas para tomar mejores decisiones en los riesgos de la cadena de suministro.

Nuevos algoritmos ayudan a proteger los datos de los participantes mientras se estiman los efectos del tratamiento.

Examinando cómo los dispersores afectan la calidad de la señal inalámbrica en diferentes entornos.

Aprende cómo el movimiento afecta las señales de comunicación inalámbrica y su fiabilidad.

Descubre estrategias para mejorar tus posibilidades en Rayuela y Barcos de Guerra.

Nuevos métodos de pronóstico mejoran la precisión de la predicción de demanda y la gestión de inventarios.

Una guía para formatear de manera eficiente las presentaciones académicas usando elsarticle.cls.

Una mirada al proceso de Ornstein-Uhlenbeck y sus aplicaciones en el mundo real.

Nuevos algoritmos de detección adaptativos mejoran la identificación de objetivos en entornos complejos.

Un nuevo método mejora la estimación de las características de la población usando datos de muestreo mixto.

Una mirada a la importancia y aplicaciones de los procesos tipo Dickman.

Aprende cómo la curtosis afecta el comportamiento de los datos en diferentes campos.

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Examinando cómo el ruido influye en el comportamiento y las transiciones en sistemas fuera de equilibrio.

Este artículo examina nuevos métodos para evaluar la concentración de vectores aleatorios gaussianos alrededor de valores promedio.

Aprende cómo se diferencian los ratios de verosimilitud y los p-valores en las pruebas de hipótesis.

Una mirada a métodos mejorados para analizar datos funcionales.

Un nuevo algoritmo espectral busca mejorar la recuperación de comunidades en redes etiquetadas.