Estatística

Este artigo analisa o método BAR para seleção de variáveis em pesquisa médica.

Apresentando um modelo que leva em conta a memória dos animais nas estimativas populacionais.

cosimmr melhora o estudo das dietas dos animais com análises rápidas e perspicazes.

Novos métodos melhoram a precisão dos dados na produção de energia eólica.

Uma nova abordagem melhora a compreensão das relações de dados em aprendizado de máquina.

Pesquisas melhoram a precisão da estimativa do intervalo pós-morte usando conjuntos de dados maiores.

Este artigo fala sobre métodos para detectar e localizar oscilações em sistemas de energia.

Analisando o impacto da precificação personalizada no sucesso dos negócios e na concorrência.

Examinando o papel da causalidade de ordem superior na compreensão de sistemas complexos.

Explorando como conceitos quânticos podem melhorar métodos de aprendizado de máquina.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão com múltiplas recompensas no aprendizado por reforço.

Novos métodos melhoram a precisão dos dados na produção de energia eólica.

Este estudo analisa o desempenho e as condições para redes neurais quantizadas sob aritmética de ponto fixo.

Esse artigo fala sobre viés em modelos gráficos e propõe um método para uma análise justa.

Um método pra encontrar soluções ótimas em ambientes incertos com avaliações caras.

Um método pra aprender em condições difíceis com dados ruidosos.

Modelos não paramétricos oferecem uma visão sobre relações complexas de dados não normais.

Estudando como agrupar alunos para testes de colocação de língua eficazes.

Um método pra melhorar simulações usando ideias bayesianas e aprendizado ativo.

Explore o pacote psvmSDR para uma redução de variáveis eficiente na análise de dados.

Esse estudo avalia o impacto das conexões sociais nos resultados individuais.

Um novo método melhora a seleção de temperatura para uma amostragem estatística mais eficiente.

Esse artigo fala sobre destilação de conjuntos de dados e sua importância em várias áreas.

Aprenda como a modelagem baseada em agentes e números aleatórios ajudam na pesquisa em saúde.

Este artigo analisa o método BAR para seleção de variáveis em pesquisa médica.

Modelos não paramétricos oferecem uma visão sobre relações complexas de dados não normais.

Apresentando um modelo que leva em conta a memória dos animais nas estimativas populacionais.

Explora como equações diferenciais estocásticas melhoram a análise de dados em várias áreas.

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Uma nova forma de estimar os efeitos do tratamento levando em conta as influências sociais.

Um novo método melhora a análise de agrupamento ao focar em matrizes de covariância em várias áreas.

Um novo método ajuda os pesquisadores a analisar melhor os dados afetados por atividade Sybil.

Analisando como os obstáculos afetam a qualidade do sinal Wi-Fi em diferentes ambientes.

Aprenda como o movimento afeta os sinais de comunicação sem fio e a confiabilidade deles.

Descubra estratégias pra melhorar suas chances em Amarelinha e Guerra de Navios.

Novos métodos de previsão melhoram a precisão da previsão de demanda e a gestão de estoque.

Um guia para formatar eficientemente submissões acadêmicas usando elsarticle.cls.

Uma olhada no processo de Ornstein-Uhlenbeck e suas aplicações no mundo real.

Novos algoritmos de detecção adaptativa melhoram a identificação de alvos em ambientes complexos.

Um novo método melhora a estimativa das características da população usando dados de amostragem mista.

Uma olhada nos desafios e insights da regressão kernel em configurações de alta dimensão.

Um novo método melhora a análise de dados funcionais levando em conta a direcionalidade.

Descubra métodos para analisar dados complexos e não uniformes em diferentes áreas.

Modelos específicos para cada paciente melhoram a compreensão do fluxo sanguíneo no coração e das estratégias de tratamento.

Novos métodos melhoram a recuperação de sinal a partir de dados ruidosos sem precisar conhecer a distribuição do ruído.

Um olhar sobre os DPPs e seu papel na seleção de grupos de itens diversos.

Um guia pra entender a regressão linear regularizada esparsa e suas aplicações na análise de dados.

Combinando modelagem generativa e regressão quantílica pra gerar dados de forma eficaz.