Estatística

Explorando como o Coaching de Saúde e Bem-Estar afeta a saúde do coração e o bem-estar mental.

Novos modelos melhoram a previsão dos efeitos do tempo extremo nas condições do oceano.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar o diagnóstico de apendicite em crianças por meio de imagens de ultrassom.

O agrupamento multi-vista melhora a classificação de pacientes e a personalização do tratamento na pesquisa médica.

Este estudo analisa a dinâmica dos jogadores no futebol usando dados de rastreamento avançados.

Uma olhada em como fumar impacta as despesas de saúde através dos mediadores de saúde.

Uma olhada na importância dos testes clínicos para a doença de Huntington.

Um novo método ajuda os pesquisadores a encontrarem conexões de saúde reais em dados complexos.

Uma nova abordagem pra otimizar a tomada de decisão em ambientes com recursos limitados.

Uma nova perspectiva usando teoria da informação pra avaliar o desempenho de algoritmos em dados que não foram vistos.

Um novo método melhora a eficiência na resolução de problemas complexos de mínimos quadrados.

Novos métodos pra prever resultados sem comprometer a privacidade dos pacientes.

Usando GANs pra gerar dados de fundo pro experimento Belle II.

O agrupamento multi-vista melhora a classificação de pacientes e a personalização do tratamento na pesquisa médica.

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

A detecção de olhar acompanha os movimentos dos olhos para várias aplicações.

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.

Novo método diferencia entre mudanças nos fatores econômicos e respostas dos dados.

Aprenda como a verossimilhança empírica melhora a estimativa de parâmetros usando informações adicionais.

Descubra como o tamanho do efeito molda os resultados das pesquisas e as decisões em várias áreas.

Técnicas inovadoras melhoram a estimativa de parâmetros e os testes de hipótese em várias áreas.

Explorando como o Coaching de Saúde e Bem-Estar afeta a saúde do coração e o bem-estar mental.

Novos modelos melhoram a previsão dos efeitos do tempo extremo nas condições do oceano.

Este artigo fala sobre o novo interesse em inferência fiducial usando métodos generalizados.

Um estudo sobre como a febre tifóide se espalha usando modelagem estatística.

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.

Este artigo fala sobre o novo interesse em inferência fiducial usando métodos generalizados.

Um estudo sobre como a febre tifóide se espalha usando modelagem estatística.

Explorando métodos para analisar as diferenças nas distribuições de dados usando E-variáveis.

Descubra as propriedades e aplicações dos tensores simplex regulares na otimização.

Aprenda como os controles negativos aumentam a confiabilidade nos testes de hipótese.

Explorando como os baricentros ajudam a entender a concentração de dados em espaços complexos.

Uma olhada em redes neurais profundas com penalização esparsa e suas aplicações.

Aprimorando métodos de auto-treinamento com técnicas melhores de seleção de pseudo-rótulos.