Estadística

Una guía para el análisis efectivo de diseños de cuña escalonada en la investigación en salud pública.

Aprende cómo los métodos bayesianos mejoran los conocimientos de datos en diferentes áreas.

Examinando cómo los cambios en el nivel del mar afectan las costas y los ecosistemas.

Un enfoque simplificado que cambia la forma en que los ingenieros estiman el impacto de las olas en estructuras marinas.

Un nuevo método mejora la precisión de los datos de salud en regiones pequeñas con información limitada.

Un nuevo método mejora la experiencia del usuario en interfaces cerebro-computadora.

Un nuevo método mejora la selección de variables en modelos de análisis de supervivencia.

Un estudio sobre cómo las actuaciones extremas en natación pueden predecir récords futuros.

AdaStop mejora la fiabilidad y eficiencia en las pruebas de algoritmos de Deep RL.

Una mirada a la importancia de la interpretabilidad en las redes neuronales profundas.

Este estudio utiliza aprendizaje profundo para el reconocimiento de gestos de mano con señales musculares.

Nuevos métodos mejoran el manejo de datos de alta dimensión en el aprendizaje automático.

Un estudio sobre la efectividad de los estimadores de información mutua en diferentes escenarios de datos.

Aprende cómo el mantenimiento predictivo mejora la eficiencia de las máquinas y reduce costos.

Una mirada a nuevos métodos para enfrentar desafíos complejos de toma de decisiones.

Un nuevo marco mejora el muestreo de eventos extremos usando aprendizaje automático y métodos tradicionales.

Un enfoque moderno para mejorar el análisis de datos espaciales usando métodos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la selección de variables en modelos de análisis de supervivencia.

Nueva técnica mejora la inferencia para modelos gaussianos latentes con datos complejos.

Este artículo habla del método de muestreo Restart en modelos generativos.

Aprende a elegir modelos predictivos de manera efectiva usando la inferencia bayesiana.

Explorando el papel de PDMP y el acoplamiento en la mejora de los métodos de muestreo estadístico.

Un nuevo método para muestrear distribuciones complejas en imágenes.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia y precisión en el diseño experimental usando métodos bayesianos.

Una guía para el análisis efectivo de diseños de cuña escalonada en la investigación en salud pública.

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Este artículo examina cómo los agentes se influyen entre sí en las decisiones de salud pública.

Un nuevo método para estudiar resultados de tratamiento raros pero graves.

Un método para mejorar el análisis de datos en las ciencias sociales.

Un nuevo método mejora el descubrimiento causal al abordar la heterocedasticidad en el análisis de datos.

Un nuevo método mejora la precisión de combinar los resultados de ensayos clínicos.

Un nuevo método mejora la precisión de los datos de salud en regiones pequeñas con información limitada.

Explorando cómo los sistemas biológicos procesan información a través de la inferencia bayesiana.

Una mirada a cómo las patentes impulsan el crecimiento biotecnológico en el Reino Unido.

Examinando la industria minera de Perú a través del análisis de datos y pronósticos futuros.

Una mirada a la regla de Haldane y su impacto en hacer predicciones.

Un modelo mejorado para analizar conexiones en redes bipartitas.

Combinar clasificadores neuronales con simulación de Monte Carlo mejora los métodos de análisis de datos.

Un estudio sobre la identificación de factores que afectan las tasas de fertilidad en diferentes países.

Aprende cómo la automatización puede simplificar la evaluación de tareas abiertas para los educadores.

Explorando el papel del índice R'enyi en la evaluación de la diversidad de redes.

Los GNNs de orden superior mejoran el aprendizaje a partir de datos de grafos complejos utilizando P-tensores.

Un enfoque nuevo para estimar los efectos del tratamiento a pesar de los datos faltantes.

Un nuevo enfoque utiliza medidas para mejorar los modelos de aprendizaje automático y abordar desafíos del mundo real.

Una nueva forma de entender el error de generalización en los algoritmos de aprendizaje automático.

Un estudio sobre cómo las actuaciones extremas en natación pueden predecir récords futuros.

Una mirada a medir datos en varios espacios métricos.

Una guía para estimar densidades de mezcla gaussiana de manera efectiva.