Estatística

Este estudo apresenta novos métodos para melhorar a estimativa da umidade do solo e tornar a irrigação mais eficiente.

Aprenda como previsões precisas de dados intradia podem melhorar as decisões de trading.

Uma nova abordagem para analisar dados de séries temporais nas arestas da rede.

Apresentando um modelo eficiente para prever mortalidade usando inferência variacional.

Analisando mudanças de renda pra melhorar políticas econômicas e o bem-estar financeiro.

Um estudo sobre como melhorar a qualidade da revisão por pares através de métodos inovadores de avaliação de tarefas.

Esse estudo analisa a ligação entre a eficiência do mercado e geradores de números aleatórios.

Descubra como novos métodos melhoram a eficiência e a eficácia do design de treliças.

Novos métodos melhoram a análise de dados sem funções de verossimilhança tradicionais.

Um novo algoritmo melhora a eficiência do aprendizado por reforço e minimiza a necessidade de dados.

Combinar métodos bayesianos com modelos diferenciáveis pode melhorar a modelagem baseada em agentes.

ACE melhora a estimativa de parâmetros em simulações científicas, aumentando a eficiência e as percepções.

Aprenda como o GP-SHAP explica as previsões de machine learning com incerteza.

Explorando novas abordagens em deep learning através de técnicas implícitas e desempenho do modelo.

Essa pesquisa explora como ataques adversariais afetam modelos de inferência bayesiana.

Um novo método melhora a compreensão dos modelos de deep learning na classificação de imagens.

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Um método para melhorar a precisão da inferência apesar da má especificação do modelo usando estatísticas robustas.

Saiba como o RFMS melhora a seleção de características para análise de dados complexos.

Este estudo melhora a quantificação de incertezas para reatores nucleares mais seguros.

As Visões de Tarefas do CRAN oferecem aos usuários de R ferramentas organizadas para tarefas específicas.

Descubra o potencial da distribuição Gama generalizada e do algoritmo SeLF.

Uma nova estrutura melhora a eficiência de amostragem em distribuições de probabilidade complexas.

Um estudo sobre chegadas através de processos pontuais e a conexão deles com processos contínuos.

Aprenda métodos eficazes para estimativa estatística precisa em populações finitas.

Novos métodos enfrentam preconceitos de horários irregulares de consultas médicas.

Um novo método pra descobrir relações causais usando poucos causas raiz.

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Aprenda a medir a confiabilidade e a confiança em testes com amostras pequenas.

Um novo método melhora a seleção de covariáveis na estimativa de efeito causal.

Abordando privacidade e precisão na análise de dados sintéticos por meio de inferência bayesiana.

Aprenda sobre métodos avançados e o papel deles na análise de dados.

Um novo método melhora como a gente agrupa dados com números e categorias.

Como os atrasos impactam a eficiência dos desenhos de ensaios adaptativos.

Explorando como sistemas biológicos processam informação através da inferência bayesiana.

Um olhar sobre como as patentes impulsionam o crescimento da biotecnologia no Reino Unido.

Analisando a indústria de mineração do Peru através de análise de dados e previsões futuras.

Uma olhada na regra de Haldane e seu impacto em fazer previsões.

Um modelo melhorado para analisar conexões em redes bipartidas.

Métodos pra estimar médias a partir de dados complexos e de dimensão infinita.

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Apresentando testes inovadores para analisar distribuições de dados esféricos e hiperesféricos.

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Um método que usa a percepção humana pra um aprendizado por reforço offline eficaz.

Analisando como o tamanho da amostra e o ruído afetam a precisão da regressão logística.

Entender funções suaves pode melhorar o aprendizado, mas precisa de dados suficientes.

Este artigo examina as complexidades de limpar dados barulhentos para aprendizado de máquina.