Estadística

Un nuevo método mejora la fiabilidad de los datos en las pruebas A/B.

La investigación revela que las olas de calor extremo son más frecuentes debido al cambio climático.

Examinando cómo la energía renovable afecta las emisiones de las plantas de energía de combustibles fósiles.

Este artículo habla sobre la importancia de corregir el sesgo en la presentación de resultados en la investigación clínica.

Entender cómo las emociones afectan las interacciones y conversaciones en línea.

Examinando métodos para atribuir cambios climáticos a actividades humanas.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de los modelos climáticos para predecir condiciones futuras.

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Mejorando la precisión en el análisis de datos mientras se asegura la privacidad del usuario a través de ULDP.

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Un nuevo método mejora la construcción de árboles evolutivos usando aprendizaje profundo.

Presentamos un nuevo algoritmo para identificar relaciones causales entre variables ocultas.

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Un nuevo enfoque utiliza autoencoders para obtener ideas más claras en los mercados financieros.

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.

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Un nuevo enfoque para cuantificar riesgos en sistemas con parámetros inciertos usando mezclas gaussianas.

Una mirada a usar modelos estadísticos para evaluar el rendimiento de los atletas.

Un nuevo método mejora el análisis de distribuciones de puntos en varios campos.

Un estudio sobre las limitaciones de Statcheck para verificar resultados estadísticos.

Presentamos un modelo flexible para estimar la volatilidad en diferentes campos.

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Presentamos una prueba robusta para evaluar modelos elípticos en conjuntos de datos de alta dimensión.

Un método para aclarar relaciones causales a pesar de factores no medidos.

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Un nuevo método mejora la precisión del modelo en análisis estadístico.

Examinando cómo los dispersores afectan la calidad de la señal inalámbrica en diferentes entornos.

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Una mirada al proceso de Ornstein-Uhlenbeck y sus aplicaciones en el mundo real.

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Una mirada clara a las copulas bivariadas y su papel en modelar relaciones entre variables aleatorias.

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Una inmersión profunda en las propiedades y aplicaciones de las cópulas LSL.