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Un método novedoso para mejorar las estimaciones en el análisis de datos de alta dimensión usando estimadores cero.

Los ensayos LAGO permiten ajustes de tratamiento flexibles para mejorar los resultados de los pacientes en la investigación clínica.

Una nueva mirada al papel del Group LASSO en la selección de características y optimización.

Aprende el proceso de recuperar datos de diferentes tipos de gráficos.

Entender cómo manejar los desequilibrios en los grupos de ensayos clínicos.

Introduciendo modelos de factores de cuantiles compuestos para el análisis de datos complejos.

Explorando la estimación bayesiana para medir la temperatura con precisión en termometría cuántica.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las predicciones de riesgo en la salud.

Un nuevo método mejora el análisis de datos funcionales, manejando bien los valores atípicos.

Presentamos p-valores conformales ponderados para una selección efectiva de candidatos en varios campos.

Los métodos bayesianos mejoran el análisis de datos de encuestas con respuestas escasas, aumentando la fiabilidad.

Un método para estimar los tamaños de salto en sistemas de almacenamiento usando técnicas no paramétricas.

El algoritmo rSVDdpd ofrece información confiable de datos a pesar de los valores atípicos y el ruido.

Este artículo examina la regresión de umbral y su importancia en el análisis económico.

Analizando cómo los ejemplos raros afectan la precisión de predicción en el aprendizaje automático.

Analizando cómo la similitud entre los datos de entrenamiento y prueba afecta la incertidumbre en las predicciones del modelo.

Este documento habla sobre Redes de Flujos Bayesianos y su efectividad en la generación de datos.

Examinando cómo las interacciones influyen en los cambios en sistemas fuera de equilibrio en diferentes campos.

Mejorando la eficiencia de la validación cruzada para métodos de Función de Base Radial.

Explora la importancia y las aplicaciones del análisis de datos funcionales multivariantes.

Un método para encontrar promedios a partir de datos variados de usuarios sin comprometer la privacidad.

Explorando cómo el muestreo de bosones gausianos mejora las técnicas de agrupamiento.

Métodos innovadores mejoran la comprensión de la formación y propiedades de los agujeros negros.

Un enfoque auto-supervisado mejora el escalado multidimensional para datos biológicos.

Nuevo método mejora los intervalos de confianza para correlaciones genéticas usando datos simulados.

Los sistemas de calificación evalúan las habilidades de los jugadores para una competencia justa.

Este estudio habla sobre vectores propios, métodos de análisis de datos y desafíos con pequeños eigengaps.

Explorando formas de combinar datos mientras se protege la privacidad.

Un nuevo enfoque ofrece un análisis más rápido y preciso de mutaciones genéticas raras en diferentes grupos.

Este artículo examina las incertidumbres de los parámetros en modelos termodinámicos y sus efectos en las predicciones.

Un nuevo método mejora la estimación de sistemas en cambio utilizando datos estadísticos.

Un nuevo enfoque para mejorar la estimación de datos usando información adicional.

Un vistazo a los métodos para analizar grandes conjuntos de datos espaciales y sus desafíos.

La detección de valores atípicos es clave para un análisis de datos preciso y conclusiones.

Una mirada a la factorización de matrices y el innovador método de decimación.

Un nuevo enfoque combina métricas para obtener insights más claros en la investigación ambiental.

La causalidad mejora la predicción al mostrar cómo los factores influyen en los resultados.

Aprende cómo analizar los residuos puede mejorar el ajuste del modelo en el análisis de datos.

Un nuevo método para identificar puntos de cambio en datos de series temporales multivariantes.

Este artículo habla sobre un método para agrupar variables similares usando descomposición en valores singulares.