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Este artículo examina los posteriors de Bayes en problemas inversos no lineales desde una perspectiva frecuentista.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora los procesos gaussianos para una mejor predicción y manejo de la incertidumbre.

Nuevas secuencias de confianza mejoran la estimación de incertidumbre en modelos estadísticos.

Nuevos modelos mejoran las predicciones y explicaciones en el análisis de supervivencia.

Un método basado en datos mejora las estimaciones de confianza en escenarios de regresión de alta dimensión.

La ultrametricidad local aclara las relaciones de datos en el análisis.

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CTI ofrece un nuevo método para intervalos de predicción más precisos e informativos.

Un nuevo método mejora la eficiencia del análisis de datos usando Procesos Estocásticos T-Student Variacionales Escasos.

Aprende a estimar funciones a partir de datos en sistemas dinámicos usando diferentes modelos.

Nuevos modelos mejoran los métodos de estimación para ecuaciones diferenciales ordinarias usando datos de observación.

Evaluar técnicas de reducción de dimensión requiere prestar atención a los efectos de escalado.

Una mirada a las nuevas métricas y automatización en el emparejamiento por puntaje de propensión para la investigación en salud.

Un enfoque nuevo para mejorar la precisión en el análisis de datos de composición con errores de medición.

Un enfoque nuevo mejora la precisión en la estimación de la edad biológica a partir de la metilación del ADN.

Este artículo habla sobre un método para encontrar identidades binomiales con ayuda de una computadora.

Nuevos métodos mejoran la selección de variables en el análisis de datos de alta dimensión.

Estudio sobre cómo las perturbaciones afectan los valores propios en matrices aleatorias.

Un nuevo marco mejora el análisis de modelos de espacio de estado continuo-discreto usando técnicas basadas en partículas.

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Aprende cómo el análisis de series temporales ayuda a predecir tendencias futuras.

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Un nuevo enfoque para comparar distribuciones condicionales usando ECMMD en estadística.

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Una exploración de matrices primas y su descomposición en productos tensoriales más simples.

Una nueva técnica simplifica el muestreo de distribuciones de probabilidad complejas en ciencia de datos y finanzas.

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Un nuevo enfoque para estimar parámetros en datos espaciales mientras se reduce el impacto de los valores atípicos.

Examinando el tiempo y la propagación del Covid-19 en áreas locales de marzo a junio de 2020.

Un nuevo método para estimar el impacto del tratamiento en pacientes de UCI con sepsis.

Un nuevo algoritmo paralelo acelera significativamente el proceso de agrupamiento TMFG.

fStress ayuda en el ajuste de modelos al medir distancias y optimizar el análisis de datos.

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Una mirada a las técnicas de convergencia rápida para el algoritmo EM.

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