Estadística

La investigación sobre redes de organoides revela nueva información sobre el desarrollo del cerebro.

Un estudio sobre cómo predecir las mejores alineaciones de baloncesto usando estadísticas de jugadores.

Este artículo presenta un método para entender mejor las interacciones económicas durante el estrés financiero.

Explorando métodos para mejorar las predicciones de Random Forest en estudios espaciales.

Las firmas de inversión están aprovechando el aprendizaje automático para estrategias de trading en el mercado de futuros chino.

Evaluando la precisión de la traducción a través de la evaluación humana y la confiabilidad entre evaluadores.

Este artículo examina por qué las predicciones del clima varían en precisión en los Estados Unidos.

Un estudio sobre el uso de la distribución de Birnbaum-Saunders para mejores estimaciones de la vida a fatiga.

Aprende cómo el DRO y el transporte óptimo mejoran la toma de decisiones en medio de la incertidumbre.

Técnicas para mejorar la precisión del aprendizaje automático a pesar de conjuntos de datos pequeños.

Un enfoque nuevo para mejorar las predicciones de conexiones de red faltantes.

Examinando métodos para encontrar grupos pequeños en redes extensas.

Una visión general del aprendizaje PAC y sus aplicaciones en el desarrollo de algoritmos.

Explora cómo la asignación de probabilidad secuencial ayuda en predicciones precisas en diferentes campos.

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Explorando cómo la simetría mejora el rendimiento de las redes neuronales en varias tareas.

Las nuevas funciones de color de R mejoran la visualización de datos para una mejor claridad y accesibilidad.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos estadísticos frente a distribuciones sesgadas.

Rang ayuda a los investigadores a documentar y recrear sus entornos computacionales para un análisis preciso.

Nuevas métricas no diagonales mejoran la inferencia bayesiana para redes neuronales.

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Analizar las conexiones aleatorias en las redes de Erdős-Rényi revela cosas interesantes sobre el comportamiento de las redes.

Un nuevo método bayesiano para hacer mejores predicciones usando co-datos en la investigación clínica.

Este artículo examina técnicas para evaluar el rendimiento de modelos de datos espaciales.

Este artículo presenta un método para simplificar la estimación de la intensidad en procesos puntuales.

Este estudio explora los cambios en las rutinas diarias durante la pandemia de COVID-19.

Una mirada a cómo los rasgos individuales afectan el momento de los eventos en varios campos.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos estadísticos frente a distribuciones sesgadas.

Explorando cómo los sistemas mecánicos pueden funcionar como herramientas de hashing a través de la respuesta a la carga.

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Un nuevo modelo mejora el análisis de datos en ensayos cruzados con respuestas sesgadas.

Aprovechando el conocimiento previo en regresión gamma para mejorar las estimaciones en el análisis de datos complejos.

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.

Un nuevo método mejora la estimación de parámetros en modelos genéticos.

Explorando cómo encontrar un nodo clave en redes complejas.

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Una visión general de las permutaciones cuasirandom y su importancia en varios campos.

Un nuevo modelo mejora la evaluación de la fiabilidad en la investigación en salud.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones en entornos con recompensas extremas.

Un nuevo método mejora la efectividad del PCA en entornos de datos ruidosos y mal condicionados.