Estadística

Examinando la conexión entre las zonas horarias, la exposición al sol y las tasas de cáncer en EE. UU.

La investigación revela relaciones complejas en la evolución del lenguaje a través de modelos y métodos actualizados.

Explorando nuevas formas para mejorar la comprensión de las variables aleatorias y sus aplicaciones.

Este estudio examina los desafíos de la urbanización y los modelos predictivos para el transporte en India.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de cómo las intervenciones afectan a las comunidades microbianas.

Nuevos métodos mejoran la equidad en las evaluaciones de pruebas al identificar sesgos entre grupos.

Usando métodos estadísticos para mejorar la calidad de las revisiones de moderación de contenido.

La investigación muestra una mayor precisión en las mediciones de aerosoles usando Random Forest y filtros de media.

Un nuevo enfoque para vectorizar diagramas de persistencia mejora la eficiencia del análisis de datos.

Este estudio detalla una técnica para seleccionar observables en sistemas complejos.

Un método que combina redes con regresión lineal mejora las predicciones en conjuntos de datos complejos.

Un nuevo método usa redes neuronales para resolver PDEs de manera eficiente mientras preserva las leyes físicas.

Una mirada a cuantificar la incertidumbre para mejorar las predicciones de aprendizaje automático.

Examinando cómo las transformaciones no lineales mejoran la estimación de ridge en datos de alta dimensión.

Un nuevo enfoque mejora la precisión predictiva para estudiar las condiciones del universo primitivo.

Este artículo investiga el comportamiento de convergencia de las Redes de Gráfico Invariantes.

Un nuevo método mejora la selección de factores en datos de alta dimensión.

Examinando cómo los cambios en la posición de los UAV afectan la calidad y fiabilidad de la comunicación.

Un enfoque flexible para el modelado estadístico de conjuntos de datos diversos.

Explorando métodos para identificar cambios en series de tiempo en diferentes campos.

Un nuevo método mejora la estimación del estado con actualizaciones eficientes a lo largo del tiempo.

Explora cómo la coherencia cuántica ayuda a entender las interacciones en series temporales financieras.

Los investigadores utilizan la g-computation ICE para obtener resultados de salud más confiables.

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

Los métodos de agrupamiento ayudan a los educadores a identificar diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes.

Aprende cómo el ajuste por covariables mejora las estimaciones del efecto del tratamiento en la investigación clínica.

Un nuevo método mejora la selección de factores en datos de alta dimensión.

Investigación sobre cómo el movimiento humano impacta la transmisión de COVID-19 en el Reino Unido.

Este estudio mejora la inferencia semiparamétrica usando correcciones posteriores para obtener mejores estimaciones.

Nuevos métodos mejoran la estimación del efecto causal a partir de datos observacionales e intervencionistas.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de cómo las intervenciones afectan a las comunidades microbianas.

Nuevos métodos mejoran la equidad en las evaluaciones de pruebas al identificar sesgos entre grupos.

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.

Este estudio mejora la inferencia semiparamétrica usando correcciones posteriores para obtener mejores estimaciones.

Explorando nuevas formas para mejorar la comprensión de las variables aleatorias y sus aplicaciones.

Una mirada a cómo los algoritmos estocásticos se adaptan y aprenden a lo largo de diferentes periodos de tiempo.

Un método que combina redes con regresión lineal mejora las predicciones en conjuntos de datos complejos.

Aprende a detectar colinealidad para un análisis de datos preciso.

Un estudio sobre métodos para encontrar bloques de datos ocultos en matrices aleatorias.

Presentamos un modelo flexible para mejorar el análisis de datos de conteo variados.

Una mirada al significado y la historia de las pruebas de aleatorización en estadística.