Estatística

Um estudo sobre os desafios de saúde enfrentados pelos moradores de lares de idosos no País Basco durante a pandemia.

Uma nova abordagem para análise de sensibilidade de confiabilidade melhora as avaliações de segurança estrutural.

Estudo destaca o papel dos micróbios do solo em prever a saúde e produtividade das plantas.

Um novo método pretende melhorar as avaliações de pares coletando as autoavaliações dos autores.

Um guia para uma análise eficaz de designs em escada na pesquisa em saúde pública.

Aprenda como métodos Bayesianos melhoram a análise de dados em várias áreas.

Analisando como as mudanças no nível do mar afetam as costeiras e os ecossistemas.

Uma abordagem simplificada que muda como os engenheiros estimam os impactos das ondas em estruturas offshore.

Um novo método pra análise de dados eficaz usando dados rotulados e não rotulados.

Um novo modelo enfrenta o erro de medição na inferência causal, melhorando a precisão.

Entender como a expectativa condicional ajuda na análise de dados e na remoção de ruído.

Apresentando o CongestEXP, um algoritmo que melhora as decisões dos jogadores em cenários de recursos compartilhados.

Descubra maneiras de deixar os métodos de aprendizado por reforço mais rápidos e eficientes.

Uma estrutura pra avaliar e melhorar a qualidade dos dados pra ter um desempenho melhor dos modelos.

Estudo destaca o papel dos micróbios do solo em prever a saúde e produtividade das plantas.

Explore como a suavidade impacta o desempenho do modelo em dados não vistos.

Explore como a coerência de quantis ajuda a entender as interações em séries temporais financeiras.

Pesquisadores usam a g-computação ICE pra ter resultados de saúde mais confiáveis.

Uma abordagem moderna pra melhorar a análise de dados espaciais usando métodos de machine learning.

Um novo método melhora a seleção de variáveis em modelos de análise de sobrevivência.

Nova técnica melhora a inferência para modelos gaussianos latentes com dados complexos.

Este artigo fala sobre o método de amostragem Restart em modelos generativos.

Aprenda a escolher modelos preditivos de forma eficaz usando inferência bayesiana.

Explorando o papel do PDMP e do acoplamento para melhorar os métodos de amostragem estatística.

Um estudo sobre os desafios de saúde enfrentados pelos moradores de lares de idosos no País Basco durante a pandemia.

Um método pra identificar os fatores causais nas interações de robôs com o ambiente.

Explore como a coerência de quantis ajuda a entender as interações em séries temporais financeiras.

Uma nova abordagem para análise de sensibilidade de confiabilidade melhora as avaliações de segurança estrutural.

Um olhar sobre como a Privacidade Diferencial Local pode garantir a segurança dos dados pessoais enquanto permite a pesquisa.

Um novo método para confirmar distribuições elípticas na análise de dados multivariados.

Um novo modelo enfrenta o erro de medição na inferência causal, melhorando a precisão.

Aprenda como a redução de dimensão ajuda a melhorar a modelagem preditiva em ciência de dados.

Explorando como sistemas biológicos processam informação através da inferência bayesiana.

Um olhar sobre como as patentes impulsionam o crescimento da biotecnologia no Reino Unido.

Analisando a indústria de mineração do Peru através de análise de dados e previsões futuras.

Uma olhada na regra de Haldane e seu impacto em fazer previsões.

Um modelo melhorado para analisar conexões em redes bipartidas.

Combinar classificadores neurais com simulação Monte Carlo melhora os métodos de análise de dados.

Um estudo sobre os fatores que afetam as taxas de fertilidade em diferentes países.

Aprenda como a automação pode facilitar a correção de tarefas abertas para os educadores.

Um novo método para confirmar distribuições elípticas na análise de dados multivariados.

Um olhar sobre modelos de mistura e seu papel na agrupamento de dados.

Um olhar sobre os desafios de múltiplos testes e como lidar com os erros.

Uma olhada em métodos avançados pra entender conjuntos de dados complexos.

Explore como a suavidade impacta o desempenho do modelo em dados não vistos.

Explorando o papel do índice R'enyi na avaliação da diversidade de redes.

GNNs de ordem superior melhoram o aprendizado a partir de dados complexos de grafo usando P-tensores.

Uma nova maneira de estimar os efeitos do tratamento mesmo com dados faltando.