Estadística

Analizando cambios en los ingresos para mejorar políticas económicas y el bienestar financiero.

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.

Las herramientas modernas mejoran los autoencoders variacionales estructurados, haciéndolos más fáciles y efectivos.

Este artículo habla sobre el colapso de clases y la supresión de características en el aprendizaje contrastivo.

Un nuevo enfoque para medir la divergencia de datos mejora las aplicaciones de aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre el uso de transferencia de representación para entrenar modelos de manera efectiva con datos escasos.

Presentando un método para mejorar la eficiencia de memoria en sistemas de aprendizaje continuo.

Cómo la estructura de datos moldea el diseño de redes neuronales para un mejor rendimiento.

Explorando varios modelos generativos y su marco unificador.

Aprende cómo el algoritmo EB-TC ayuda a identificar las mejores opciones de manera efectiva.

Un método para mejorar la precisión de la inferencia a pesar de la especificación incorrecta del modelo usando estadísticas robustas.

Descubre cómo RFMS mejora la selección de características para el análisis de datos complejos.

Este estudio mejora la cuantificación de la incertidumbre para reactores nucleares más seguros.

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.

Aprende a medir la fiabilidad y la confianza en pruebas con muestras pequeñas.

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.

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

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

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.

Entender las funciones suaves puede mejorar el aprendizaje, pero necesitan suficientes datos.

Este artículo analiza las complejidades de limpiar datos ruidosos para el aprendizaje automático.

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

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.