Estadística

Una guía para crear carteras de baja volatilidad usando métodos estadísticos.

Un estudio presenta un método para estimar la propagación de enfermedades y así mejorar las respuestas de salud pública.

Un método para estimaciones de población precisas a un nivel granular.

Presentando un método bayesiano para inferir estados ocultos en sistemas complejos.

Nuevos métodos mejoran las estimaciones de los efectos del tratamiento en subgrupos de ensayos clínicos.

Usando modelos avanzados para asegurar una gestión segura de la infraestructura.

Este estudio examina cómo los trabajos de medio tiempo afectan el rendimiento en matemáticas de los estudiantes de secundaria.

Aprende cómo la regresión cuantílica y los algoritmos MM mejoran el análisis de datos en varios campos.

Este estudio mejora el rendimiento del clasificador a través de estrategias específicas en el Aprendizaje de Etiquetas Parciales de Múltiples Instancias.

Una mirada detallada al entrenamiento y la dinámica en el aprendizaje automático.

RSCUSUM ofrece una solución para detectar cambios en los datos de forma eficiente y precisa.

La investigación se centra en las características de las plantas utilizando técnicas avanzadas de imagen y aprendizaje automático.

Un nuevo método para mejores conjuntos de predicciones usando múltiples funciones de puntuación.

ASkotch mejora la eficiencia de la regresión de crestas del kernel para grandes conjuntos de datos.

Aprende cómo los Procesos Gaussianos mejoran las predicciones y manejan la incertidumbre en el análisis de datos.

Un nuevo método mejora el procesamiento de datos en física de partículas al centrarse en los momentos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de datos complejos utilizando proximales de Wasserstein.

Métodos para transformar datos complejos en formatos visuales claros.

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Un vistazo a cómo se desarrollan los cerebros de los bebés y los factores que influyen en este crecimiento.

Un nuevo enfoque simplifica la estimación de parámetros en modelos que no tienen funciones de verosimilitud claras.

LASPATED ayuda a analizar datos con aspectos de ubicación y tiempo para tener mejores ideas.

Un nuevo enfoque para estudiar comportamientos sociales complejos usando simulaciones.

La calibración ayuda a mejorar la precisión en los modelos de propagación de enfermedades para tomar mejores decisiones de salud.

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Un nuevo método mejora la precisión del descubrimiento causal usando selección automática de núcleos.

Una herramienta para cálculos precisos del tamaño de muestra en ensayos clínicos considerando la falta de cumplimiento.

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Aprende cómo las redes cambian con el tiempo usando el Modelo de Configuración Temporal.

Este artículo habla sobre cómo abordar los efectos del tratamiento a pesar de la falta de cumplimiento de los participantes.

La Ley de Benford muestra patrones extraños en los primeros dígitos de los conjuntos de datos.

Un método para el análisis detallado de señales en el tiempo y la frecuencia.

Nuevos métodos mejoran la comprensión del universo a través de datos de lentes gravitacionales débiles.

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.

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

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Nuevos métodos mejoran los conjuntos de confianza en estadísticas de alta dimensión.

Una mirada a las pruebas de sensibilidad y su impacto en la seguridad de los materiales.

Una herramienta para la selección simultánea de variables en modelos de regresión bayesianos.

Una mirada a la importancia de las distribuciones subweibull en el análisis de datos.

El método MGMC mejora la eficiencia en el muestreo de distribuciones gaussianas complejas.

Este artículo habla sobre cómo crear bandas de confianza para la densidad espectral en series de tiempo estacionarias.

Explorando técnicas avanzadas para muestreo uniforme en formas geométricas complejas.