Estatística

Apresentando um método inovador para analisar os efeitos do tratamento sem a condição de positividade.

Analisando a precisão das previsões em diferentes comunidades pra alocação justa de recursos de saúde.

Um modelo híbrido melhora as previsões das tendências e intervenções da COVID-19.

Um novo método melhora a análise de imagens de tecidos pra um diagnóstico de doenças mais preciso.

Uma olhada nas novas técnicas pra identificar causa e efeito em várias áreas.

Uma olhada na Otimização por Enxame de Partículas e suas aplicações em várias áreas.

Usando análise de dados pra prever os resultados de jogos de Futebol Australiano.

Um novo método melhora as previsões de vento usando modelos estatísticos e integração de dados.

Apresentando o SGBD: uma técnica pra melhorar a eficiência da amostragem Bayesiana.

Esse artigo apresenta métodos para otimizar avaliações levando em conta os custos de troca na Otimização Bayesiana.

Novos métodos melhoram a eficiência da filtragem de Kalman e as estimativas de incerteza em configurações de alta dimensão.

Novo método melhora a quantificação da incerteza em modelos treinados de forma adversarial.

Um novo método cria intervalos de previsão confiáveis usando dados diversos enquanto garante a privacidade.

As técnicas de aprendizado de máquina estão avançando o estudo de 3-variedades complexas e suas triangulações.

O WGBoost oferece previsões probabilísticas avançadas e um melhor gerenciamento da incerteza em várias áreas.

Esse artigo fala sobre novas ideias em regressão causal pra melhorar a tomada de decisão.

Novos algoritmos melhoram a velocidade e a precisão da seleção de recursos em modelos estatísticos.

Usando modelos gráficos e propagação de crenças pra estudar a evolução de traços em redes filogenéticas.

Estudo revela maneiras de melhorar como as pessoas entendem a fala dos robôs.

Um estudo sobre algoritmos que enfrentam desafios de fluxo de tráfego inteiro em redes urbanas.

Um modelo híbrido melhora as previsões das tendências e intervenções da COVID-19.

Novo framework melhora os cálculos de probabilidade em conjuntos de dados complexos para várias áreas.

Uma nova técnica gera amostras de forma eficiente a partir de distribuições de probabilidade desconhecidas usando dados limitados.

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Apresentando um método inovador para analisar os efeitos do tratamento sem a condição de positividade.

Esse artigo fala sobre métodos pra estimar parâmetros que mudam em sistemas dinâmicos usando dados em tempo real.

Um olhar sobre como modelos de sensibilidade calibrada melhoram a inferência causal em estudos.

Um novo método cria intervalos de previsão confiáveis usando dados diversos enquanto garante a privacidade.

O WGBoost oferece previsões probabilísticas avançadas e um melhor gerenciamento da incerteza em várias áreas.

Uma visão clara de como erros de medição afetam previsões estatísticas.

Um novo método melhora a amostragem de dados para modelos complexos com variáveis dependentes.

Entendendo as complexidades de avaliar os efeitos de um único tratamento em designs fatoriais.

Esse artigo fala sobre métodos pra estimar parâmetros que mudam em sistemas dinâmicos usando dados em tempo real.

Apresentando os pontos esperados e EPAA pra avaliar as contribuições dos jogadores no basquete.

Entendendo as complexidades de avaliar os efeitos de um único tratamento em designs fatoriais.

Uma olhada em como o ajuste de covariáveis esclarece os resultados da pesquisa ao gerenciar variáveis de confusão.

Um método que permite uma análise estatística adaptativa sem suposições rígidas de modelo.

Uma nova abordagem para boxplots garante a privacidade dos dados enquanto mantém uma análise legal.

Essa pesquisa desenvolve métodos para alocação justa de recursos, mesmo com feedback limitado dos usuários.

Um olhar sobre como o framework de estimand melhora a análise de ensaios clínicos.

Apresentando um método inovador para analisar os efeitos do tratamento sem a condição de positividade.

Um método pra testar interações entre eventos ao longo do tempo usando modelos estatísticos.

Novos algoritmos melhoram a velocidade e a precisão do alinhamento de grafos para redes correlacionadas.

Aprenda como as técnicas de reamostragem melhoram a estabilidade das descobertas estatísticas.

Este artigo fala sobre os desafios na validação de modelos por causa de dados contaminados.

Esse artigo fala sobre métodos para criar intervalos de previsão mais estreitos em condições de dados que mudam.

Um método pra lidar com erros de dados em análise de alta dimensionalidade.

Uma olhada em como usar o PCA Tensor Distribuído para uma análise de dados eficaz em diferentes lugares.