Estatística

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.

Modelos de aprendizado de máquina como o FourCastNet melhoram a precisão das previsões do tempo através da assimilação de dados.

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

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

Um jeito de avaliar a confiabilidade dos resultados da IA na saúde e em outras áreas.

Novas técnicas melhoram o mapeamento de estados em mecânica quântica e aprendizado de máquina.

LaT-PFN melhora a previsão usando contexto e dados sintéticos para fazer previsões.

Explorando feedback limitado em tarefas de classificação de aprendizado de máquina.

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

Analisando os modelos que já existem dá pra ver como o desempenho dos modelos de linguagem muda conforme eles vão ficando maiores.

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

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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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Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência na resolução de equações dependentes do tempo.

Um método que combina SGD e técnicas de privacidade pra uma análise de dados eficaz.

Um novo pacote R para regressão semiparamétrica funcional e análise de dados.

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

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Um estudo sobre os pontos de mudança nas redes ao longo do tempo.

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

Apresentando um método bayesiano pra analisar os padrões de parar de fumar, semana a semana.

Aprenda como os extremófilos ajudam a medir o risco em finanças e seguros.

Saiba como um novo modelo lida com a perda de clientes e melhora as estratégias de retenção.

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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.

Uma nova maneira de entender conexões humanas complexas através da análise de redes sociais fuzzy.

Um estudo sobre como o Park-and-Ride pode reduzir a congestão e as emissões.

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

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

Um olhar sobre o papel da PCR na análise de conjuntos de dados de alta dimensão.

Uma ferramenta versátil pra analisar diferentes distribuições de dados em estatística.

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Esse artigo fala sobre uma nova estrutura pra testar kernels na análise de dados complexos.