Estatística

Este estudo analisa a dinâmica dos jogadores no futebol usando dados de rastreamento avançados.

Uma olhada em como fumar impacta as despesas de saúde através dos mediadores de saúde.

Uma olhada na importância dos testes clínicos para a doença de Huntington.

Um novo método ajuda os pesquisadores a encontrarem conexões de saúde reais em dados complexos.

Aprenda como os controles negativos aumentam a confiabilidade nos testes de hipótese.

A estrutura FFUDS aumenta a eficiência para plataformas de serviços sob demanda.

Apresentando uma forma moderna de avaliar a capacidade dos fornecedores de jeito eficaz.

Uma ferramenta versátil pra analisar dados de ondas gravitacionais usando métodos de amostragem avançados.

Os priors CUSP melhoram a análise fatorial bayesiana ao gerenciar a complexidade do modelo.

A detecção de olhar acompanha os movimentos dos olhos para várias aplicações.

Aprenda sobre técnicas para estabilizar o treinamento em modelos de deep learning.

Este trabalho propõe uma nova abordagem para gerar superfícies de volatilidade implícita usando técnicas avançadas de modelagem.

Uma visão geral dos modelos de difusão e seu papel na criação de imagens de alta qualidade.

Aprenda como os processos de difusão funcional melhoram a geração e análise de dados.

Esse artigo fala sobre como conjuntos homogêneos melhoram a justiça em modelos de aprendizado de máquina.

Pesquisas mostram como a estrutura de peso influencia o desempenho de modelos de deep learning.

Os priors CUSP melhoram a análise fatorial bayesiana ao gerenciar a complexidade do modelo.

Novas técnicas de amostragem melhoram a precisão e a eficiência na análise de sistemas complexos ocultos.

Uma abordagem nova pra lidar com o risco de investimento, focando nos resultados pessimistas.

Uma abordagem estatística pra gerenciar duas proporções relacionadas de forma eficaz.

Este artigo explora o complexo de Delaunay-Rips para analisar dados complexos em aprendizado de máquina.

EZtune facilita o ajuste de hiperparâmetros para modelos de machine learning, ajudando na precisão.

Uma nova maneira de estimar o desempenho de modelos preditivos de forma rápida e precisa.

Um olhar sobre os métodos MSMC para uma melhor estimativa de dados ao longo do tempo.

Os priors CUSP melhoram a análise fatorial bayesiana ao gerenciar a complexidade do modelo.

Novos métodos melhoram como os achados se aplicam a diferentes grupos em estudos de saúde.

Um olhar sobre como a previsão conformal melhora a precisão das previsões em pesquisas.

Uma olhada em como modelos de gráficos encadeados representam as relações entre variáveis.

Uma olhada em como fumar impacta as despesas de saúde através dos mediadores de saúde.

Uma olhada na importância dos testes clínicos para a doença de Huntington.

Um novo método ajuda os pesquisadores a encontrarem conexões de saúde reais em dados complexos.

Uma abordagem estatística pra gerenciar duas proporções relacionadas de forma eficaz.

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.

Aprenda como os controles negativos aumentam a confiabilidade nos testes de hipótese.

Explorando como os baricentros ajudam a entender a concentração de dados em espaços complexos.

Uma olhada em redes neurais profundas com penalização esparsa e suas aplicações.

Aprimorando métodos de auto-treinamento com técnicas melhores de seleção de pseudo-rótulos.

Uma nova maneira de estimar com precisão o centro de distribuições simétricas.

Investigando as complicações de estimar sinais a partir de dados ruidosos e escassos.

Um guia pra entender séries temporais de alta dimensão e as técnicas de análise delas.

Uma olhada em novos métodos estatísticos para comparar estruturas de dependência nos dados.