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Nuevos métodos mejoran los conjuntos de confianza en estadísticas de alta dimensión.

Una herramienta para la selección simultánea de variables en modelos de regresión bayesianos.

Una mirada a la importancia de las distribuciones subweibull en el análisis de datos.

Un nuevo marco conecta la teoría con la práctica en el aprendizaje automático.

Examinar el experimento de Fisher sobre la distinción entre té y leche ofrece ideas sobre la prueba de hipótesis.

Un enfoque flexible para entender los comportamientos de secuencias irregulares en matemáticas.

El método MGMC mejora la eficiencia en el muestreo de distribuciones gaussianas complejas.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de datos complejos utilizando proximales de Wasserstein.

Aprende cómo la inferencia bayesiana actualiza creencias con nueva evidencia.

Métodos para transformar datos complejos en formatos visuales claros.

Aprende cómo la regresión cuantílica y los algoritmos MM mejoran el análisis de datos en varios campos.

Este artículo habla sobre cómo crear bandas de confianza para la densidad espectral en series de tiempo estacionarias.

Aprende cómo los datos de población mejoran la precisión de las predicciones en modelos inciertos.

La calibración ayuda a mejorar la precisión en los modelos de propagación de enfermedades para tomar mejores decisiones de salud.

Este estudio examina el impacto de la brillantez media y mediana en los cálculos de distancia de las cefeidas.

Una mirada al comportamiento de procesos estables cerca de límites geométricos.

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.

Aprende cómo los métodos basados en datos mejoran la toma de decisiones a través de expectativas condicionales.

Un nuevo método mejora el PCA usando diagramas de Voronoi de mayor grado para manejar los valores atípicos.

Un estudio sobre cómo los LLMs difieren de los humanos en la comprensión de gráficos de barras.

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.

Aprende cómo Huber significa proporcionar un promedio estable en datos con valores atípicos.

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

Un método para estimar medias a pesar del impacto de los valores atípicos.