Estadística

Un nuevo método revela cómo las creencias políticas se conectan en varios temas.

El mantenimiento predictivo ayuda a las industrias a planear de manera efectiva las fallas en el equipo.

Un método para entender mejor cómo diferentes grupos son afectados en estudios.

Nuevos métodos de puntuación mejoran la predicción del riesgo de enfermedades para una mejor atención al paciente.

Examinando el acceso al transporte público para pasajeros de bajos ingresos en el Gran Boston.

Un estudio sobre las dificultades de escritura en los niños y cómo la tecnología ayuda en el diagnóstico.

Este estudio evalúa cómo pequeños cambios afectan las respuestas de los modelos de lenguaje.

Este documento habla sobre la necesidad de equidad en los sistemas de IA.

Un nuevo marco mejora la estimación de valores extremos utilizando técnicas de optimización robusta ante distribuciones.

Presentando un modelo para mejor conexiones y agrupamiento en redes.

Este artículo destaca el papel clave de la incertidumbre en la IA.

Explorando el desaprendizaje certificado y su papel en la protección de la privacidad de datos.

Un nuevo método mejora la comprensión de la expresión génica en los tejidos.

Entender cómo las compañías de seguros ajustan sus ofertas para cumplir objetivos.

Integrar la cuantificación de incertidumbre en DeepONet mejora las predicciones en sistemas físicos complejos.

Este estudio analiza explicaciones contrafactuales y el impacto de las técnicas de balanceo en las predicciones de éxito estudiantil.

Presentando un algoritmo efectivo para optimizar funciones complejas con ruido.

Presentando un modelo para mejor conexiones y agrupamiento en redes.

Un nuevo modelo revela las complejidades de cómo los arbovirus se propagan a través de los mosquitos.

Una mirada a RapPCA, un método que mejora cómo manejamos datos complejos.

Nuevas técnicas mejoran la estimación de valor a partir de datos de cadenas de Markov.

Los investigadores presentan un nuevo método para identificar tendencias en datos psicológicos a lo largo del tiempo.

Nuevos métodos aceleran el análisis de interacciones entre especies usando datos ecológicos.

Examinando el impacto de la eliminación de datos en las conclusiones del análisis MCMC.

Presentando un modelo para mejor conexiones y agrupamiento en redes.

Explorando nuevos métodos estadísticos en probabilidad cuántica usando regresión operador sobre operador.

Un método para entender mejor cómo diferentes grupos son afectados en estudios.

Aprende estrategias efectivas de pruebas AB para mejorar la toma de decisiones y los resultados.

Un nuevo enfoque para descubrir relaciones causales usando análisis por pares.

Nuevos métodos de puntuación mejoran la predicción del riesgo de enfermedades para una mejor atención al paciente.

Una mirada a RapPCA, un método que mejora cómo manejamos datos complejos.

Un nuevo método para identificar con confianza las elecciones óptimas a partir de datos ruidosos.

Un estudio sobre cómo la información viaja a través de redes sociales con estructuras comunitarias.

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 estudio sobre cómo mejorar la estimación de parámetros en sistemas cuánticos usando técnicas avanzadas.

Un método para entender mejor cómo diferentes grupos son afectados en estudios.

Estudio de conexiones en redes a través de gráficos geométricos aleatorios.

Este artículo explica la Regresión por Ridge con Kernels y su relevancia en el aprendizaje automático.

Este artículo examina la metaconsistencia en modelos estadísticos para sistemas impredecibles.

Una inmersión profunda en métodos para estimar operadores de covarianza en bandas y escasos.

Un nuevo método para identificar con confianza las elecciones óptimas a partir de datos ruidosos.

Nuevos métodos mejoran el análisis estadístico de datos de series temporales no estacionarias.