Estatística

Uma olhada em como os Modelos de Fatores Dinâmicos Esparsos simplificam a análise de dados complexos.

Um olhar sobre as mudanças constantes e involuntárias dos nossos movimentos oculares.

Apresentando o +msRNAer, uma ferramenta pra entender melhor a propagação da COVID-19.

Novas pesquisas mostram que o terreno impacta a velocidade de caminhada de maneiras significativas.

Uma nova estrutura de simulação para melhorar as compras na logística.

Essa pesquisa mostra como a conectividade do cérebro influencia a cognição social e as diferenças individuais.

Um estudo sobre como usar dados pra escolher escalações vencedoras no futebol.

Uma nova abordagem melhora nossa compreensão do microbioma intestinal e seus impactos na saúde.

RPExNRule melhora a classificação de vizinhos próximos usando projeções aleatórias e métodos de conjunto.

HDNNs oferecem um treinamento estável e uma boa capacidade de aproximação para tarefas complexas.

Um método pra calcular direitinho as médias de medidas de probabilidade.

Uma olhada nas projeções aleatórias de Rademacher para processamento de dados eficiente.

Explore novos métodos em modelagem generativa pra uma melhor representação de dados.

Novo método melhora a estimativa de covariância para estratégias de investimento eficazes.

Um novo modelo pra lidar melhor com variáveis latentes contínuas em machine learning.

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

Saiba mais sobre o Hamiltonian Monte Carlo e seu papel na amostragem de distribuições complexas.

Um olhar sobre Modelos Mistos Lineares Generalizados e suas aplicações.

Um novo método analisa fatores que influenciam a morte súbita cardíaca usando grandes conjuntos de dados de saúde.

Um olhar sobre as leis estritamente estáveis e seu impacto nas funções de probabilidade.

DFMs esparsos clarificam as relações de dados pra entender melhor a economia.

Um método novo para inferência Bayesiana usando dinâmica de partículas para dados complexos.

Uma olhada nos modelos epidêmicos e suas aplicações no manejo de pragas.

Novo método melhora a precisão na previsão de mortes por câncer em diferentes regiões.

Uma olhada em como os Modelos de Fatores Dinâmicos Esparsos simplificam a análise de dados complexos.

Um olhar sobre Modelos Mistos Lineares Generalizados e suas aplicações.

Essa pesquisa mostra como a conectividade do cérebro influencia a cognição social e as diferenças individuais.

Um novo método analisa fatores que influenciam a morte súbita cardíaca usando grandes conjuntos de dados de saúde.

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Uma nova abordagem melhora nossa compreensão do microbioma intestinal e seus impactos na saúde.

Novos métodos melhoram a inferência estatística para funções monótonas.

Analisando como eventos extremos podem acontecer juntos em diferentes lugares.

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.

Interações cerebrais de alta ordem mostram coisas legais sobre como a gente processa informações complexas.

Aprenda sobre a importância da estimativa de espectro e os métodos em várias áreas.

Aumentar a força das redes de produção contra interrupções é super importante pra empresas.

Um olhar sobre as leis estritamente estáveis e seu impacto nas funções de probabilidade.

Aprenda a estimar valores a partir de dados ruidosos usando métodos estatísticos.

Novos métodos melhoram a inferência estatística para funções monótonas.

Novos métodos melhoram a estabilidade da análise da característica de Euler em dados de forma.

Um jeito mais rápido de analisar como as entradas afetam as saídas do modelo.