Últimos artículos para Modelado Estadístico

Una guía sobre la inferencia de redes y el papel del modelo de hub en el análisis de la dinámica de grupos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de fiabilidad en aeroespacial usando procesos gaussianos profundos.

Un nuevo modelo mejora la evaluación de daños por granizo para las compañías de seguros.

Los avances en los métodos de prueba mejoran la comprensión de las relaciones entre variables.

Un nuevo método para entrenar MFA mejora la eficiencia en el análisis de datos de alta dimensión.

Este artículo revisa el papel del aprendizaje activo en el análisis de sensibilidad global para mejorar la recolección de datos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los efectos del tratamiento en diferentes lugares.

UQSA ayuda a los investigadores a cuantificar la incertidumbre en modelos biológicos y a analizar la sensibilidad.

Una herramienta para estudiar rasgos evolutivos entre especies usando técnicas de modelado avanzadas.

Un nuevo enfoque para estimar efectos parciales promedio en el análisis de datos usando técnicas de machine learning.

Un nuevo método para analizar relaciones causales usando SEMs lineales parcialmente homocedásticos.

Un método para evaluar el ajuste de datos usando simulaciones de Monte Carlo.

Mejorando los métodos de pruebas en grupo para obtener mejores resultados de salud durante crisis.

Resumen de modelos de volatilidad en geografía, finanzas y ciencia ambiental.

Este artículo habla sobre cómo usar modelos de lenguaje para mejorar tareas de optimización.

Nuevos modelos generan datos realistas en varios campos y aplicaciones.

Este artículo examina métodos para la estimación de parámetros en nuevas familias de copulas para mejorar el modelado.

Presentando un modelo flexible para analizar datos de series temporales esféricas complejas.

Una mirada a la importancia del análisis de redes en varios campos.

Un nuevo método que usa la teoría de la información para identificar comunidades en hipergrafos.

La investigación revela los límites de los métodos MCMC para conectar gráficos bipartitos de manera efectiva.

Explora diferentes métodos en modelado causal y su importancia para la investigación.

Un estudio completo sobre el impacto de la lluvia en los Ghats Occidentales del sur de la India durante un siglo.

Un estudio sobre cómo aprender mezclas gaussianas protegiendo la privacidad de los datos individuales.

Esta investigación se centra en incorporar la incertidumbre en las predicciones utilizando inferencia bayesiana.

Analizando el papel del clima en los brotes de la polilla del abeto usando modelos estadísticos avanzados.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el análisis de datos complejos usando partículas Riesz ponderadas.

GAM-DVQR mejora las predicciones del clima al capturar relaciones complejas entre variables.

Explorando cómo los átomos de Rydberg son parecidos a la propagación de infecciones en sistemas complejos.

Un nuevo enfoque para predecir la mortalidad y mejorar la respuesta ante desastres.

Aprende a estimar parámetros para datos de colas pesadas usando distribuciones Pareto por partes.

Explorando técnicas para generar datos realistas usando autoencoders y modelos de copula.

Aprende sobre ROMC y su aplicación en inferencia sin verosimilitud.

Una mirada a los modelos espaciotemporales en el análisis de datos.

Los Modelos Adictivos Regionales simplifican el análisis de datos al aclarar interacciones complejas.

Un análisis de estrategias de verificación de modelos en estadísticas.

Aprende a medir las estimaciones de la función K con funciones de intensidad desconocidas.

MPHD mejora la Optimización Bayesiana al usar conocimiento de diferentes dominios para obtener mejores resultados.

Nuevos desarrollos mejoran el análisis de los procesos de Gibbs y sus aplicaciones en diferentes áreas.

Un nuevo método para medir el alcance de la publicidad de manera efectiva.