Estatística

Explorando métodos pra melhorar previsões de Random Forest em estudos espaciais.

As empresas de investimento estão usando aprendizado de máquina para estratégias de trading no mercado futuro da China.

Avaliando a precisão da tradução por meio da avaliação humana e da confiabilidade entre avaliadores.

Esse artigo analisa por que as previsões do tempo variam em precisão pelos Estados Unidos.

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

Uma olhada em como os alunos veem e usam o ChatGPT com base nos dados do TikTok.

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

Um novo sistema otimiza a manutenção e a produção de energia para parques eólicos offshore.

Explorando métodos pra melhorar previsões de Random Forest em estudos espaciais.

Explorando como a simetria melhora o desempenho das redes neurais em várias tarefas.

Um olhar sobre o aprendizado contrastivo e suas implicações para o aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado de máquina ao integrar grupos de Lie em métodos bayesianos.

Um novo método melhora a eficiência na tomada de decisões entre múltiplos agentes.

Explore métodos para estimar erros de generalização em modelos de aprendizado de máquina.

Este artigo analisa a robustez dos vetorizadores de texto em lidar com mudanças de entrada.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em ambientes com recompensas extremas.

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 modelo melhora a análise de dados em ensaios cruzados com respostas distorcidas.

Usando o conhecimento prévio em regressão gama pra melhorar estimativas em análises de dados complexas.

Um novo modelo melhora a avaliação de confiabilidade em pesquisas de saúde.

Explorando as limitações da d-separação em métodos de descoberta causal.

Um olhar detalhado sobre a avaliação de métodos de aprendizado de máquina e suas implicações.

Apresentando um estimador de duas etapas para análise de classes latentes em múltiplos níveis nas ciências sociais.

Explore métodos pra avaliar a importância das características na previsão de resultados.

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

Analisando a confiabilidade e a validação das funções de influência em modelos de deep learning.

Um novo algoritmo melhora a precisão na previsão de surtos de doenças através da geração de dados detalhados.

Uma conversa sobre juntar abordagens estatísticas pra melhorar a análise de dados.

Uma abordagem nova revela variações individuais nos efeitos do tratamento do programa.

Métodos pra calcular média e variâncias direitinho mesmo com dados faltando.

Um jeito de prever resultados específicos usando dados passados relevantes.

Uma nova estrutura para uma inferência estatística melhor em pesquisa e análise.

Uma abordagem nova melhora a detecção de sinais em ambientes barulhentos com dados limitados.

Um novo modelo melhora a avaliação de confiabilidade em pesquisas de saúde.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em ambientes com recompensas extremas.

Um novo método melhora a eficácia da PCA em ambientes de dados ruidosos e mal condicionados.

Um olhar sobre como distribuições estáveis temperadas ajudam na modelagem financeira.

Esse artigo fala sobre um novo método pra fazer previsões precisas mantendo a privacidade.

Este artigo fala sobre Bayes empírico para uma seleção de variáveis melhor em modelos de alta dimensão.

Descubra novos métodos de teste estatístico para conjuntos de dados complexos.

Explore a distribuição Gaussiana Inversa Generalizada-Poisson pra analisar dados de contagem.