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Un estudio revela nuevos métodos para analizar las tasas de mortalidad por cáncer en Colombia.

Una nueva herramienta para estudiar eventos a través del espacio y el tiempo.

Un nuevo enfoque para analizar la violencia política mejora la evaluación de riesgos y las estrategias de respuesta.

Una mirada a la divergencia de Kullback-Leibler kernel y sus aplicaciones prácticas.

Un nuevo enfoque para estimar los efectos del tratamiento considerando las influencias sociales.

Un nuevo método mejora el agrupamiento al centrarse en matrices de covarianza en varios campos.

Un nuevo enfoque para modelar datos espaciales con relaciones específicas de dirección.

Aprende cómo los modelos BCART mejoran la predicción de reclamaciones en seguros.

Un método nuevo identifica grupos en datos de comportamiento complejos para obtener mejores ideas.

Este artículo habla sobre el cambio a modelos continuos en el análisis de datos.

Aprende a analizar datos de panel usando procesos de Markov con observaciones parciales.

Presentamos CRPS Condicional para mejorar las predicciones de resultados interrelacionados.

Esta investigación evalúa un nuevo modelo para estimar los efectos del tratamiento en individuos.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia en el diseño experimental bayesiano.

Un nuevo enfoque para cambios graduales en redes financieras mejora las estrategias de inversión.

Una mirada a cómo el PCR mejora la precisión de las predicciones en modelos estadísticos.

Un nuevo método para seleccionar modelos estadísticos busca simplicidad y mejor precisión.

BMRMM ayuda a los investigadores a analizar secuencias complejas influenciadas por el tiempo y varios factores.

Un nuevo método mejora las predicciones al abordar las dependencias entre canales a lo largo del tiempo.

Una comparación de métodos de filtrado revela nuevas ideas sobre la efectividad del modelo.

Explorando cómo los Procesos Gaussianos Profundos mejoran las predicciones al tratar relaciones complejas en los datos.

Un nuevo enfoque mejora las estimaciones de cómo se propaga el COVID-19.

Un estudio sobre la predicción del daño potencial por terremotos en Turquía.

Explorando el impacto de los métodos de detrend en los valores de temperatura extrema.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la estimación de densidades condicionales en datos complejos.

Usando la probabilidad ponderada para mejorar la comprensión de la caza de las orcas.

Este artículo habla sobre métodos para aprender distribuciones no normalizadas usando estimación de contraste de ruido.

Este artículo presenta un nuevo método para identificar cambios en los datos de eventos.

Analizando el impacto de la vacunación y factores socioeconómicos en las tendencias de COVID-19.

Nuevos métodos de modelado mejoran la comprensión de la actividad neuronal y factores externos.

Un paquete de Python para hacer cálculos de momentos fácilmente en modelado financiero.

Explorando la importancia de los conjuntos de predicción en el desarrollo de fármacos.

Los modelos conjuntos combinan varias respuestas para obtener información más clara en la investigación.

Nuevo núcleo mejora los procesos gaussianos para hacer predicciones de datos precisas.

Un estudio revela tendencias críticas en la resistencia a los antibióticos en regiones remotas.

Un estudio sobre cómo los procesos Gaussianos analizan y pronostican patrones de enfermedades.

Entendiendo la censura y la estimación en pruebas de vida útil.

Aprende cómo los IPMs y TMLE mejoran las predicciones en ecología y dinámica de poblaciones.

Una mirada a cómo el análisis de variación mejora nuestras ideas sobre causa y efecto.

Aprende cómo los Modelos de Mezcla Gaussiana mejoran el rendimiento de las GNN a través de la augmentación de datos.