Una mirada al comportamiento de procesos estables cerca de límites geométricos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Una mirada al comportamiento de procesos estables cerca de límites geométricos.
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Este artículo examina los posteriors de Bayes en problemas inversos no lineales desde una perspectiva frecuentista.
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Un nuevo enfoque bayesiano mejora los procesos gaussianos para una mejor predicción y manejo de la incertidumbre.
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Nuevas secuencias de confianza mejoran la estimación de incertidumbre en modelos estadísticos.
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Nuevos modelos mejoran las predicciones y explicaciones en el análisis de supervivencia.
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Un método basado en datos mejora las estimaciones de confianza en escenarios de regresión de alta dimensión.
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La ultrametricidad local aclara las relaciones de datos en el análisis.
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Aprende cómo los métodos basados en datos mejoran la toma de decisiones a través de expectativas condicionales.
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Un nuevo método mejora el PCA usando diagramas de Voronoi de mayor grado para manejar los valores atípicos.
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Un estudio sobre cómo los LLMs difieren de los humanos en la comprensión de gráficos de barras.
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CTI ofrece un nuevo método para intervalos de predicción más precisos e informativos.
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Un nuevo método mejora la eficiencia del análisis de datos usando Procesos Estocásticos T-Student Variacionales Escasos.
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Aprende a estimar funciones a partir de datos en sistemas dinámicos usando diferentes modelos.
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Nuevos modelos mejoran los métodos de estimación para ecuaciones diferenciales ordinarias usando datos de observación.
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Evaluar técnicas de reducción de dimensión requiere prestar atención a los efectos de escalado.
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Una mirada a las nuevas métricas y automatización en el emparejamiento por puntaje de propensión para la investigación en salud.
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Un enfoque nuevo para mejorar la precisión en el análisis de datos de composición con errores de medición.
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Un enfoque nuevo mejora la precisión en la estimación de la edad biológica a partir de la metilación del ADN.
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Este artículo habla sobre un método para encontrar identidades binomiales con ayuda de una computadora.
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Nuevos métodos mejoran la selección de variables en el análisis de datos de alta dimensión.
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Estudio sobre cómo las perturbaciones afectan los valores propios en matrices aleatorias.
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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 Huber significa proporcionar un promedio estable en datos con valores atípicos.
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Aprende cómo el análisis de series temporales ayuda a predecir tendencias futuras.
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Un método para estimar medias a pesar del impacto de los valores atípicos.
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Un método para ver similitudes y diferencias en los datos de manera intuitiva.
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Un nuevo enfoque para comparar distribuciones condicionales usando ECMMD en estadística.
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Un nuevo marco para probar distribuciones de probabilidad usando distancias cuadráticas.
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Una exploración de matrices primas y su descomposición en productos tensoriales más simples.
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Una nueva técnica simplifica el muestreo de distribuciones de probabilidad complejas en ciencia de datos y finanzas.
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Aprende cómo la mayoración de matrices ayuda a comparar probabilidades entre diferentes matrices.
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Aprende cómo la estimación minimax ayuda a manejar la incertidumbre en el análisis de datos.
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Un nuevo enfoque para estimar parámetros en datos espaciales mientras se reduce el impacto de los valores atípicos.
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Examinando el tiempo y la propagación del Covid-19 en áreas locales de marzo a junio de 2020.
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Un nuevo método para estimar el impacto del tratamiento en pacientes de UCI con sepsis.
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Un nuevo algoritmo paralelo acelera significativamente el proceso de agrupamiento TMFG.
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fStress ayuda en el ajuste de modelos al medir distancias y optimizar el análisis de datos.
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Un método para calcular promedios sin comprometer la privacidad de los datos individuales.
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Una mirada a las técnicas de convergencia rápida para el algoritmo EM.
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Una guía para optimizar decisiones bajo incertidumbre usando métodos basados en muestras.
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