Estatística - Computação

Os priors CUSP melhoram a análise fatorial bayesiana ao gerenciar a complexidade do modelo.

Novas técnicas de amostragem melhoram a precisão e a eficiência na análise de sistemas complexos ocultos.

Uma abordagem nova pra lidar com o risco de investimento, focando nos resultados pessimistas.

Uma abordagem estatística pra gerenciar duas proporções relacionadas de forma eficaz.

Este artigo explora o complexo de Delaunay-Rips para analisar dados complexos em aprendizado de máquina.

EZtune facilita o ajuste de hiperparâmetros para modelos de machine learning, ajudando na precisão.

Uma nova maneira de estimar o desempenho de modelos preditivos de forma rápida e precisa.

Um olhar sobre os métodos MSMC para uma melhor estimativa de dados ao longo do tempo.

Aprenda como funções de densidade de probabilidade se aplicam a leis estáveis em várias áreas.

Examinando novos métodos pra avaliar a confiabilidade de sistemas de comunicação.

Aprenda como as reversibilizações melhoram o estudo das cadeias de Markov.

Uma olhada detalhada nas taxas de câncer de pulmão e mortes relacionadas à saúde nos condados dos EUA.

As novas funções de cor do R melhoram a visualização de dados pra ter mais clareza e acessibilidade.

Uma nova abordagem para avaliar modelos estatísticos em relação a distribuições assimétricas.

Rang ajuda os pesquisadores a documentar e recriar seus ambientes computacionais pra uma análise precisa.

Novas métricas não diagonais melhoram a inferência bayesiana para redes neurais.

Um estudo sobre como usar a distribuição de Birnbaum-Saunders para estimativas melhores da vida útil por fadiga.

Analisando as conexões aleatórias em redes de Erdős-Rényi dá pra sacar umas coisas sobre o comportamento da rede.

Um novo método bayesiano para fazer previsões melhores usando co-dados na pesquisa clínica.

Este artigo analisa técnicas para avaliar o desempenho de modelos de dados espaciais.

Uma olhada nos métodos de estimativa de matriz de precisão, focando na Aproximação Linear Local e na esparsidade.

Uma visão geral do aumento de pedidos de patente e citações de 1976 a 2022.

Novos métodos de ajuste de pontuação lidam com tipos de dados únicos pra melhorar a modelagem estatística.

Um novo método melhora os modelos gráficos ao incluir informações de covariáveis pra uma precisão melhor.

Explore a distribuição Tsallis-Gaussiana pra modelar incerteza em várias áreas.

Um novo método ajuda as cidades a medir com precisão a demanda por mobilidade compartilhada.

Um método pra revelar tendências em dados funcionais através de agrupamento e segmentação.

Waywiser facilita a avaliação de modelos espaciais para previsões confiáveis.

Saiba mais sobre o Hamiltonian Monte Carlo e seu papel na amostragem de distribuições complexas.

Um olhar sobre Modelos Mistos Lineares Generalizados e suas aplicações.

Um novo método analisa fatores que influenciam a morte súbita cardíaca usando grandes conjuntos de dados de saúde.

Um olhar sobre as leis estritamente estáveis e seu impacto nas funções de probabilidade.

DFMs esparsos clarificam as relações de dados pra entender melhor a economia.

Um método novo para inferência Bayesiana usando dinâmica de partículas para dados complexos.

Uma olhada nos modelos epidêmicos e suas aplicações no manejo de pragas.

Novo método melhora a precisão na previsão de mortes por câncer em diferentes regiões.

Um novo método melhora a análise de interações em redes complexas.

Pesquisas mostram insights sobre o movimento humano através da atividade do celular.

Uma olhada em como conciliar previsões melhora a tomada de decisão em várias áreas.

Melhorando estimativas em sistemas dinâmicos com métodos de filtragem inovadores.