Estadística

Este estudio analiza la dinámica de los jugadores en el fútbol usando datos de seguimiento avanzados.

Una mirada a cómo fumar impacta los gastos de salud a través de mediadores de salud.

Una mirada a la importancia de los ensayos clínicos para la enfermedad de Huntington.

Un nuevo método ayuda a los investigadores a encontrar conexiones de salud reales en datos complejos.

Aprende cómo los controles negativos mejoran la fiabilidad en las pruebas de hipótesis.

El marco FFUDS mejora la eficiencia de las plataformas de servicios bajo demanda.

Presentando un enfoque moderno para evaluar la capacidad de los proveedores de manera efectiva.

Una herramienta versátil para analizar datos de ondas gravitacionales usando métodos de muestreo avanzados.

Este artículo habla de cómo los conjuntos homogéneos mejoran la equidad en los modelos de aprendizaje automático.

La investigación destaca el papel de la estructura de pesos en el rendimiento de modelos de aprendizaje profundo.

Nuevas técnicas de muestreo mejoran la precisión y eficiencia al analizar sistemas ocultos complejos.

Una mirada a cómo la predicción conformal mejora la precisión de las predicciones en la investigación de encuestas.

Un enfoque fresco para manejar el riesgo de inversión centrándose en resultados pesimistas.

Un nuevo método mejora el análisis de los resultados y eventos de los pacientes en la UCI.

Este artículo explora el complejo de Delaunay-Rips para analizar datos complejos en el aprendizaje automático.

Combinar métodos bayesianos con redes neuronales mejora la adaptabilidad y el rendimiento.

Nuevas técnicas de muestreo mejoran la precisión y eficiencia al analizar sistemas ocultos complejos.

Un enfoque fresco para manejar el riesgo de inversión centrándose en resultados pesimistas.

Un enfoque estadístico para manejar dos proporciones relacionadas de manera efectiva.

Este artículo explora el complejo de Delaunay-Rips para analizar datos complejos en el aprendizaje automático.

EZtune simplifica el ajuste de hiperparámetros para modelos de machine learning, ayudando a mejorar la precisión.

Un enfoque novedoso para estimar el rendimiento de modelos predictivos de forma rápida y precisa.

Una mirada a los métodos MSMC para una mejor estimación de datos a lo largo del tiempo.

Aprende cómo las funciones de densidad de probabilidad se aplican a las leyes estables en varios campos.

Nuevos métodos mejoran cómo se aplican los hallazgos en diferentes grupos en estudios de salud.

Una mirada a cómo la predicción conformal mejora la precisión de las predicciones en la investigación de encuestas.

Una mirada a cómo los modelos de gráficos en cadena representan relaciones entre variables.

Una mirada a cómo fumar impacta los gastos de salud a través de mediadores de salud.

Una mirada a la importancia de los ensayos clínicos para la enfermedad de Huntington.

Un nuevo método ayuda a los investigadores a encontrar conexiones de salud reales en datos complejos.

Un enfoque estadístico para manejar dos proporciones relacionadas de manera efectiva.

Un nuevo método mejora el análisis de los resultados y eventos de los pacientes en la UCI.

Examinando la fiabilidad y validación de las funciones de influencia en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo algoritmo mejora la precisión en la predicción de brotes de enfermedades a través de la generación de datos detallados.

Una charla sobre cómo juntar enfoques estadísticos para mejorar el análisis de datos.

Un enfoque nuevo revela variaciones individuales en los efectos del tratamiento del programa.

Métodos para calcular con precisión promedios y varianzas a pesar de puntos de datos faltantes.

Un método para predecir resultados específicos usando datos relevantes del pasado.

Un nuevo marco para una mejor inferencia estadística en la investigación y el análisis.

Un enfoque nuevo mejora la detección de señales en entornos ruidosos con datos limitados.

Aprende cómo los controles negativos mejoran la fiabilidad en las pruebas de hipótesis.

Explorando cómo los baricentros ayudan a entender la concentración de datos en espacios complejos.

Una mirada a las redes neuronales profundas con penalización escasa y sus aplicaciones.

Mejorando los métodos de autoentrenamiento con técnicas de selección de pseudoetiquetas más efectivas.

Un nuevo enfoque para estimar con precisión el centro de distribuciones simétricas.

Investigando las complejidades de estimar señales a partir de datos ruidosos y escasos.

Una guía para entender series de tiempo de alta dimensión y sus técnicas de análisis.

Una mirada a nuevos métodos estadísticos para comparar estructuras de dependencia en datos.