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Un enfoque nuevo para estimar efectos de tratamiento usando muchas covariables e instrumentos.

Un enfoque novedoso para la regresión usando Procesos Gaussianos de Deep Horseshoe para mejorar la selección de variables.

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Una mirada al modelado de datos espaciales y sus aplicaciones en ecología.

Aprende sobre el transporte óptimo condicional y sus aplicaciones en la transformación de datos.

Un nuevo modelo paramétrico aborda las fracciones de cura y la censura dependiente en el análisis de supervivencia.

Un enfoque novedoso para entender la inflación a través de datos desagregados.

Un enfoque novedoso para la estimación de parámetros en la modelización de la volatilidad utilizando verosimilitud compuesta.

Explorando cómo las redes neuronales pueden aproximar funcionales en el análisis de datos.

Una mirada clara a cómo los árboles de funciones ayudan en el análisis de datos.

Una mirada a cómo se agrupan las galaxias usando modelos estadísticos avanzados.

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Este artículo habla sobre técnicas para estimar con precisión las probabilidades de eventos raros.

Nuevas técnicas mejoran la estimación de parámetros en escenarios de datos complejos.

Un análisis de paseos aleatorios y su comportamiento en la teoría de la probabilidad.

Los investigadores usan modelos estadísticos para estudiar los estallidos de rayos gamma y sus comportamientos complejos.

Un nuevo enfoque mejora las técnicas de regresión funcional para el análisis de datos complejos.

Un nuevo método para estudiar el clima del pasado usando microfósiles marinos.

Un nuevo método para mejorar la eficiencia en la generación de datos usando modelos de difusión.

Aprende cómo el paquete slgf mejora la precisión del modelado lineal al identificar efectos de grupo ocultos.

Las redes neuronales mejoran la precisión de las predicciones al usar información de series temporales relacionadas.

Este estudio presenta un método eficiente para equilibrar actualizaciones en GAMLSS usando longitudes de paso adaptativas.

Un modelo flexible mejora la comprensión de las interacciones de nodos en redes bipartitas.

Este estudio presenta un método para estimar mejor la densidad de puntos en datos espaciales.

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Una mirada a los métodos de umbral para abordar los desafíos de la regresión ordinal.

Un método para recuperar tanto la magnitud como la fase de señales complejas mientras se cuantifica la incertidumbre.

Este artículo presenta un método para identificar relaciones causales en sistemas complejos.

Un nuevo método para evaluar funciones de covarianza de manera eficiente en procesos Gaussianos.

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Aprende métodos clave para seleccionar parámetros de ajuste en análisis de datos para mejores predicciones.

Aprovechando datos externos para mejorar la selección de características en estudios genómicos.

Un enfoque estadístico fresco ayuda a clasificar los estados activos y tranquilos de las estrellas.

Nuevos métodos mejoran la simulación del movimiento browniano y las ecuaciones diferenciales estocásticas.

Nuevos algoritmos mejoran la velocidad y precisión de la selección de características en modelos estadísticos.

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Estudio evalúa la equidad de las predicciones de casos de COVID-19 entre grupos raciales.