Estatística

Uma olhada na análise de dados de sobrevivência de pacientes em pesquisa clínica.

Uma olhada em como o modelo Makeham analisa taxas de mortalidade e riscos.

Apresentando modelos avançados pra classificar dados positivos e não rotulados em várias áreas.

Novos modelos melhoram a detecção de problemas nos sensores de monitoramento da qualidade da água dos rios.

Esse artigo fala sobre esforços pra melhorar a diversidade nas escolas através de uma divulgação mais consciente.

Explore um novo método para analisar os efeitos do tratamento ao longo do tempo.

Examinando os preconceitos no monitoramento da qualidade do ar e suas implicações para a saúde pública.

Analisando as tendências em speedrunning e aprendizado de máquina revela insights sobre as melhorias nos recordes.

Uma nova forma de pensar sobre o design de experimentos em ciência e engenharia.

Data-OOB oferece uma avaliação de dados eficiente pra melhorar o desempenho do modelo.

TiDE combina simplicidade e eficácia para previsões de séries temporais a longo prazo.

Este artigo fala sobre as dificuldades de definir a aprendibilidade para diferentes distribuições de probabilidade.

Novos métodos melhoram circuitos probabilísticos para previsões e inferências causais mais precisas.

O Sharp-SSL melhora a classificação selecionando de maneira eficiente as características importantes no aprendizado semi-supervisionado.

Aprenda como os espaços de Hilbert de Bayes melhoram a estatística bayesiana com grandes conjuntos de dados.

O Lasso adaptativo melhora a análise de dados lidando com outliers e fornecendo estimativas confiáveis.

Um novo método pra analisar dados de séries temporais pela perspectiva de frequência.

Apresentando um método pra estimar melhor as probabilidades de eventos raros.

Explorando problemas inversos bayesianos e seu impacto em várias áreas.

Saiba como o pacote hset simplifica a coleta e gestão de dados no R.

Um novo método melhora a seleção de colunas de dados para uma análise melhor.

Novos métodos aumentam a velocidade e a precisão na análise de conjuntos de dados relacionados à saúde.

Explore como funções de profundidade melhoram a análise estatística e a compreensão das distribuições de dados.

Um novo método melhora a precisão dos testes de duas amostras, mesmo com diferenças ocultas.

Uma olhada em como sistemas de pontuação avaliam previsões de especialistas e melhoram a precisão.

Uma nova forma de pensar sobre o design de experimentos em ciência e engenharia.

Um novo método estatístico oferece melhores insights sobre os efeitos do tratamento com várias covariáveis.

Um novo método melhora o design experimental para sistemas complexos com respostas mistas.

Aprenda como estruturas de bloco uniforme simplificam a análise de dados e melhoram as percepções.

Redes neurais oferecem previsões de casos de malária mais rápidas e flexíveis.

Uma olhada na análise de dados de sobrevivência de pacientes em pesquisa clínica.

Um guia rápido sobre Redes Bayesianas e as funcionalidades do pgmpy.

Explore um novo método para analisar os efeitos do tratamento ao longo do tempo.

Pesquisadores juntam dados e estratégias pra fazer previsões melhores da NBA.

Analisando a precisão dos dados de saúde durante a pandemia de COVID-19.

Os lockdowns levaram a mais mortes e custos maiores no tratamento do câncer de mama.

Um guia prático sobre a Distribuição de Probabilidade do Telhado em Sal e suas aplicações.

A pesquisa analisa como interações locais podem simplificar sistemas complexos usando dados de imagem.

Este artigo explora distribuições de probabilidade intervencionais e seu papel na causalidade.

Como muitas medições podem enganar a segurança em projetos.

A correspondência por caliper melhora as comparações na pesquisa, reduzindo o viés nas estimativas do efeito do tratamento.

Apresentando modelos avançados pra classificar dados positivos e não rotulados em várias áreas.

O Sharp-SSL melhora a classificação selecionando de maneira eficiente as características importantes no aprendizado semi-supervisionado.

Aprenda como os espaços de Hilbert de Bayes melhoram a estatística bayesiana com grandes conjuntos de dados.

Analisando como os organismos tomam decisões em meio à incerteza e ao risco.

Uma análise profunda sobre complexidade de amostra e suas implicações para previsões em machine learning.

Um olhar sobre como estimar distribuições de dados afetadas por ruído.

Explore a distribuição skew-normal e como ela é usada na análise de dados.