Estadística

Un nuevo método mejora la validación de modelos en la secuenciación de ARN de células individuales.

Un nuevo método mejora la detección de objetos dentro de edificios usando tecnología de radar.

Aprende a medir la efectividad de las campañas de publicidad digital.

Una reseña de varios métodos para predecir cambios de temperatura en ciudades de EE.UU.

Descubre cómo los modelos gráficos gaussianos analizan relaciones en datos emparejados.

Un estudio que usa modelos dinámicos para analizar las probabilidades de inundación en el río Taquari.

Explorando cómo los modelos GRIDY mejoran la comprensión de la conectividad cerebral y la investigación sobre el autismo.

Las agencias se centran en los impactos humanos de los eventos climáticos para mejorar la preparación ante desastres.

Este estudio presenta un nuevo método para detectar subárboles frecuentes en datos de árboles.

Aprende cómo una buena previsión puede mejorar la gestión de la cadena de suministro y la eficiencia operativa.

Examinando la equidad en el aprendizaje automático para reducir sesgos en sectores críticos.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones para reclamos de seguros y costos.

Examinando cómo la retroalimentación humana moldea los sistemas de recompensas en la toma de decisiones.

Un nuevo algoritmo mejora la selección de modelos en entornos inciertos.

Los investigadores mejoran el análisis de EEG usando modelos basados en conceptos para obtener mejores insights sobre la actividad cerebral.

MEB aborda contextos ruidosos en la toma de decisiones para mejores recompensas.

Descubre cómo los modelos gráficos gaussianos analizan relaciones en datos emparejados.

Un nuevo método para sacar conclusiones de datos resumidos usando muestreo de Gibbs.

La generación de datos sintéticos mejora la privacidad mientras permite un análisis de datos valioso.

Este artículo habla sobre el papel y los desafíos de las ecuaciones diferenciales estocásticas hipoelípticas.

La investigación sobre computación en reservorios se centra en optimizar los diseños de redes para mejorar el aprendizaje automático.

Un nuevo algoritmo mejora la estimación de homología a partir de puntos de datos ruidosos.

Un vistazo a los métodos para analizar grandes conjuntos de datos espaciales y sus desafíos.

Los avances en los métodos de prueba mejoran la comprensión de las relaciones entre variables.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones para reclamos de seguros y costos.

Un nuevo método mejora la validación de modelos en la secuenciación de ARN de células individuales.

Métodos robustos mejoran el análisis de dispositivos de una sola vez y sus tasas de fallo.

Aprende cómo la diversidad en las conexiones revela información en varias redes.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de datos complejos a través de modelos flexibles.

Presentando el estimador MRCT para una detección efectiva de valores atípicos y análisis de covarianza.

Nuevos estimadores mejoran la gestión de las tasas de descubrimiento falso en pruebas estadísticas.

Un nuevo método mejora la inferencia causal y aborda la incertidumbre en las relaciones.

Un modelo mejorado para analizar conexiones en redes bipartitas.

Combinar clasificadores neuronales con simulación de Monte Carlo mejora los métodos de análisis de datos.

Un estudio sobre la identificación de factores que afectan las tasas de fertilidad en diferentes países.

Aprende cómo la automatización puede simplificar la evaluación de tareas abiertas para los educadores.

Resumen de modelos de volatilidad en geografía, finanzas y ciencia ambiental.

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.

Métodos robustos mejoran el análisis de dispositivos de una sola vez y sus tasas de fallo.

Examinando cómo la retroalimentación humana moldea los sistemas de recompensas en la toma de decisiones.

La identificabilidad y la falsabilidad son clave en el crecimiento de modelos bayesianos.

Explorando cómo las leyes de conservación escalar se aplican al análisis del flujo de tráfico.

Explorando la diferencia media de Gini y sus aplicaciones en la teoría de la fiabilidad.

Explora la importancia y las aplicaciones del análisis de datos funcionales multivariantes.

Presentamos una función para evaluar información y variabilidad en el análisis de confiabilidad y riesgo.

Un nuevo método ayuda a analizar eventos extremos raros pero impactantes.