Estadística

Nuevas ideas sobre el impacto de la variante Ómicron en la salud pública.

Este artículo explora modelos de habilidades en dardos usando métodos de Bayes empíricos para el análisis de jugadores.

Un nuevo enfoque estadístico mejora las estimaciones de la mortalidad en menores de cinco años en diferentes grupos de edad.

Descubre cómo el aprendizaje automático ayuda a predecir reclamaciones de seguros de vehículos y a establecer primas justas.

Un marco que mejora la precisión de los sensores suaves en aplicaciones industriales.

La investigación revela que la contaminación del aire impacta de manera diferente a distintos grupos.

Un nuevo método mejora el análisis de tratamientos en ensayos clínicos.

La investigación sobre los intervalos de donación mejora la salud de los donantes y el suministro de sangre.

Un nuevo enfoque para lograr equidad en los modelos predictivos de regresión.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático para datos funcionales continuos.

Un nuevo modelo mejora la adaptación a datos cambiantes con bajo costo computacional.

Este artículo habla sobre cómo entrenar transformadores profundos sin conexiones de salto ni capas de normalización.

Los avances recientes conectan las funciones cerebrales con modelos de redes neuronales para entenderlas mejor.

Mejorando métodos de inferencia para sistemas complejos usando GPSSMs.

Examinando la continuidad de Lipschitz y su papel en el rendimiento y robustez de las redes neuronales.

Explora métodos para hacer predicciones confiables en aprendizaje automático mediante conjuntos de confianza.

Un nuevo método mejora la clasificación de datos usando agrupamiento con matriz de covarianza.

Aprende sobre conceptos clave en optimización y muestreo para tomar decisiones efectivas.

Descubre métodos innovadores para analizar datos longitudinales usando el paquete lqmix de R.

RESI hace que sea más fácil reportar los tamaños de efecto en estudios de investigación.

Un enfoque centrado en mejorar la precisión de la inferencia variacional.

Este estudio destaca métodos para analizar señales del cerebro usando matrices de covarianza.

Examinando estructuras en los datos a través de métodos de agrupamiento conectados.

RNNC ofrece un análisis eficiente de datos satelitales, mejorando la precisión y la velocidad.

La investigación mejora la capacidad de las redes neuronales para adaptarse a nuevos datos.

Una herramienta para que los investigadores modelen cambios en los datos a lo largo del tiempo.

Nuevos métodos mejoran las predicciones sobre la recuperación de los niños después de lesiones cerebrales usando datos existentes.

Un nuevo enfoque estadístico mejora las estimaciones de la mortalidad en menores de cinco años en diferentes grupos de edad.

Un nuevo modelo mejora cómo estudiamos la conectividad cerebral y sus características anatómicas.

Abordando errores de medición y efectos de tratamiento en modelos predictivos.

Este artículo habla sobre técnicas para manejar datos faltantes para un análisis preciso.

Nuevos métodos mejoran el diseño de experimentos para entender relaciones causales.

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.

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Una mirada al riesgo excesivo y la minimización del riesgo empírico con pérdidas exp-cóncavas.

Una mirada a cómo el Descenso de Espejo de Políticas mejora la toma de decisiones en los MDPs.

Un nuevo algoritmo para estimar transformaciones en medio de errores de datos.

Una inmersión profunda en los conjuntos de confianza de modelos y la selección de variables en estadística.

Las técnicas para identificar características importantes en conjuntos de datos complejos son esenciales.

Integrar transformaciones L2O y modelos gráficos mejora la estimación de parámetros en SEMs.

Lasso ayuda a identificar datos importantes en conjuntos de datos complejos.