Estatística

Estudo revela como as pessoas fazem escolhas de rotas diárias que afetam a dinâmica do trânsito.

Aprenda como os processos de arrasto periódico ajudam a modelar dados dependentes do tempo com ciclos.

Pesquisas sobre redes de organoides revelam novas informações sobre o desenvolvimento do cérebro.

Um estudo sobre como prever as melhores formações de basquete usando estatísticas dos jogadores.

Esse artigo apresenta um método pra entender melhor as interações econômicas durante estresses financeiros.

Explorando métodos pra melhorar previsões de Random Forest em estudos espaciais.

As empresas de investimento estão usando aprendizado de máquina para estratégias de trading no mercado futuro da China.

Avaliando a precisão da tradução por meio da avaliação humana e da confiabilidade entre avaliadores.

Descubra como o aprendizado multitarefa melhora o desempenho da IA em várias tarefas.

Uma nova maneira de aprender GMMs enquanto garante a privacidade dos dados.

Descubra como os Gráficos de Dependência Causal esclarecem os processos de tomada de decisão da IA.

Um novo modelo prevê parâmetros para acelerar o treinamento de redes neurais.

Aprenda como DRO e transporte ótimo melhoram a tomada de decisões em meio à incerteza.

Técnicas pra melhorar a precisão de aprendizado de máquina mesmo com conjuntos de dados pequenos.

Uma nova maneira de melhorar as previsões de conexões de rede que estão faltando.

Examinando métodos pra achar grupos pequenos em redes grandes.

As novas funções de cor do R melhoram a visualização de dados pra ter mais clareza e acessibilidade.

Uma nova abordagem para avaliar modelos estatísticos em relação a distribuições assimétricas.

Rang ajuda os pesquisadores a documentar e recriar seus ambientes computacionais pra uma análise precisa.

Novas métricas não diagonais melhoram a inferência bayesiana para redes neurais.

Um estudo sobre como usar a distribuição de Birnbaum-Saunders para estimativas melhores da vida útil por fadiga.

Analisando as conexões aleatórias em redes de Erdős-Rényi dá pra sacar umas coisas sobre o comportamento da rede.

Um novo método bayesiano para fazer previsões melhores usando co-dados na pesquisa clínica.

Este artigo analisa técnicas para avaliar o desempenho de modelos de dados espaciais.

Aprenda como os processos de arrasto periódico ajudam a modelar dados dependentes do tempo com ciclos.

Apresentando o DR-VIDAL, uma forma super moderna de estimar os resultados de tratamentos usando machine learning.

Este artigo apresenta um método para simplificar a estimativa de intensidade em processos pontuais.

Esse estudo explora as mudanças nas rotinas diárias durante a pandemia de COVID-19.

Um olhar sobre como traços individuais afetam o tempo de eventos em várias áreas.

Uma nova abordagem para avaliar modelos estatísticos em relação a distribuições assimétricas.

Explorando como sistemas mecânicos podem funcionar como ferramentas de hashing através da resposta à carga.

Esse artigo apresenta um método pra entender melhor as interações econômicas durante estresses financeiros.

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.

Este artigo fala sobre a importância da auto-integrabilidade em processos estocásticos.

Aprenda como os processos de arrasto periódico ajudam a modelar dados dependentes do tempo com ciclos.

Um novo método melhora a estimativa de parâmetros em modelos genéticos.

Explorando como encontrar um nó chave em redes complexas.

Uma nova abordagem para avaliar modelos estatísticos em relação a distribuições assimétricas.

Examinando métodos pra achar grupos pequenos em redes grandes.

Uma visão geral das permutações quase aleatórias e sua importância em várias áreas.

Um novo modelo melhora a avaliação de confiabilidade em pesquisas de saúde.