Estatística

Uma nova abordagem pra garantir previsões justas na análise de mobilidade urbana.

A AWAIRE oferece uma nova maneira de verificar os resultados da eleição do IRV sem precisar de registros detalhados.

Uma olhada em como SHAP e CEN melhoram as análises de dados.

Um novo método usando dados de radar melhora as previsões de eventos de chuva extrema.

A SMC-EEM oferece um jeito mais rápido de modelar ecossistemas complexos.

Esse artigo analisa os fatores que influenciam a pressão arterial usando métodos estatísticos avançados.

Um estudo analisa como os hábitos de excesso de velocidade variam pelo mundo e seu impacto na segurança nas estradas.

Simulações ajudam a analisar como as doenças se espalham e a melhorar as respostas de saúde pública.

Explore como a meta-aprendizagem não linear melhora a eficiência e a precisão no aprendizado de tarefas.

Uma visão geral de como a geometria da informação pode melhorar as técnicas de aprendizado de máquina.

Explorando as complexidades e soluções do machine unlearning para a privacidade dos dados dos usuários.

Essa pesquisa foca em melhorar a eficiência e a privacidade no aprendizado federado por meio de métodos de compressão adaptativa.

Analisando como exemplos raros afetam a precisão da previsão em aprendizado de máquina.

Uma olhada em como SHAP e CEN melhoram as análises de dados.

Métodos pra melhorar modelos de aprendizado em meio a mudanças de dados em várias áreas.

Apresentando o LUQ-Learning, uma abordagem que integra as escolhas dos pacientes na saúde.

Aprenda sobre dominância estocástica e sua aplicação na análise de investimentos.

Descubra como modelos gráficos gaussianos analisam relações em dados pareados.

Um novo método pra tirar insights de dados resumidos usando amostragem de Gibbs.

A geração de dados sintéticos melhora a privacidade enquanto permite uma análise de dados valiosa.

Este artigo fala sobre o papel e os desafios das equações diferenciais estocásticas hipoelípticas.

A pesquisa sobre computação em reservatórios foca em otimizar designs de redes para melhorar o aprendizado de máquina.

Um novo algoritmo melhora a estimativa de homologia a partir de dados ruidosos.

Uma olhada nos métodos para analisar grandes conjuntos de dados espaciais e os desafios que eles apresentam.

Este artigo fala sobre métodos para avaliar os efeitos do tratamento na pesquisa.

A pesquisa analisa as normas de cidadania usando análise de classes latentes em múltiplos níveis entre os países.

Novos métodos melhoram a análise de dados de ensaios clínicos através de técnicas de aprendizado ativo.

A AWAIRE oferece uma nova maneira de verificar os resultados da eleição do IRV sem precisar de registros detalhados.

Um novo método usando dados de radar melhora as previsões de eventos de chuva extrema.

Aprenda métodos eficazes para analisar dados agrupados com foco na estimação de parâmetros.

Um novo método melhora a precisão em amostras não probabilísticas ao combinar fontes de dados.

Novos métodos melhoram a análise de regressão na presença de outliers.

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.

Visão geral dos modelos de volatilidade na geografia, finanças e ciências ambientais.

Uma olhada nos métodos Bayesianos e Frequentistas em estatística.

Nova abordagem espectral melhora modelos Matérn multivariados para análise de dados espaciais.

Explore diferentes métodos em modelagem causal e seu significado para a pesquisa.

Explore como a meta-aprendizagem não linear melhora a eficiência e a precisão no aprendizado de tarefas.

O algoritmo rSVDdpd oferece insights confiáveis de dados, mesmo com outliers e barulho.

Uma visão geral de como a geometria da informação pode melhorar as técnicas de aprendizado de máquina.

Aprenda métodos eficazes para analisar dados agrupados com foco na estimação de parâmetros.

Um olhar sobre o algoritmo Metropolis-Hastings de passeio aleatório para amostragem estatística.

Uma nova abordagem para estimativas melhores na modelagem estatística de dados complexos.

Este artigo examina dois métodos para estudar formas de dados: geometria da informação e geometria de Wasserstein.

Métodos robustos melhoram a análise de dispositivos de uso único e suas taxas de falha.