Estatística

Pesquisas destacam métodos mais inteligentes para avaliar tratamentos para o Transtorno por Uso de Opioides.

Um jeito de identificar modificações humanas em textos gerados por IA.

Gráficos de contorno ajudam a entender melhor as previsões de sobrevivência em dados complexos.

Um novo modelo melhora a compreensão de experimentos binários na pesquisa médica.

A meta-análise de superfície de resposta oferece insights mais precisos sobre os efeitos do tratamento.

Esse método melhora a precisão na estimativa de totais populacionais e quantis.

Uma olhada em como a pandemia afetou os preços das ações das companhias aéreas.

Porto Rico tá enfrentando uma queda brusca nas taxas de natalidade e uma possível perda populacional.

Uma nova abordagem ajuda sistemas de DRL a se adaptarem rápido a ambientes que mudam.

Aprenda como o coeficiente de aprendizado quantifica a degeneração em redes neurais profundas.

Novo método melhora a velocidade e a clareza das previsões de aprendizado de máquina.

Novos métodos buscam melhorar as estratégias de recuperação usando dados de pacientes em tempo real.

Um novo método melhora as redes neurais bayesianas para previsões rápidas e confiáveis.

Uma olhada em sistemas de recomendação avançados usando modelos mestre-escravo pra sugestões de usuários melhores.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão no processamento da língua húngara.

Um novo algoritmo ajuda as empresas de telecom a reter clientes com ofertas personalizadas.

Um olhar sobre o Modelo Dirichlet Normal Logístico para dados de composição.

Novos modelos geram dados realistas em várias áreas e aplicações.

Combinando GANs e VAEs pra gerar imagens melhores.

Este artigo fala sobre métodos para melhorar previsões econômicas por meio de síntese preditiva.

Uma olhada nos métodos de descida de gradiente e sua importância no aprendizado de máquina.

Aprenda como criar intervalos de confiança eficazes para diferenças de proporção em amostras pequenas.

Um guia para aplicar Escalonamento Ótimo com GLMs para análise de dados complexos.

O COBRA melhora a análise de sobrevivência com uma seleção de variáveis e integração de modelos mais eficiente.

Um novo método pra identificar melhor os clusters significativos na análise de dados.

Explore a importância das previsões contrafactuais na previsão de resultados de saúde em diferentes cenários de tratamento.

Ensaios em plataforma melhoram a eficiência em testar várias tratamentos ao mesmo tempo.

Um novo modelo melhora a compreensão de experimentos binários na pesquisa médica.

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Explorando estratégias pra lidar com dados faltando por causa da desistência de pacientes em ensaios clínicos.

Um novo modelo melhora a estimativa da dinâmica de transmissão de doenças.

Visão geral dos modelos de volatilidade na geografia, finanças e ciências ambientais.

Uma olhada nos métodos Bayesianos e Frequentistas em estatística.

Nova abordagem espectral melhora modelos Matérn multivariados para análise de dados espaciais.

Explore diferentes métodos em modelagem causal e seu significado para a pesquisa.

Explorando perspectivas geométricas em matrizes de correlação pra conseguir insights mais profundos.

Esse artigo apresenta um novo método pra escolher o raio na análise de dados complexos.

Entendendo as complexidades e soluções na análise de dados geoespaciais.

Analisando como as partes interagem pra criar novos resultados em sistemas complexos.

Este artigo investiga como distinguir entre distribuições uniformes modificadas e originais.

Esse artigo analisa métodos para estimativa de parâmetros em novas famílias de cópulas pra melhorar a modelagem.

Uma visão geral dos priors do tipo Gibbs e suas aplicações em várias áreas.

Uma olhada em como usar métodos espectrais pra melhorar a estimativa de parâmetros em dados estruturados.

Uma olhada na importância da análise de rede em várias áreas.

Métodos melhorados para estimar a covariância ajudam na análise de dados em várias áreas.

Um estudo sobre métodos eficazes para analisar redes bipartidas usando U-estatísticas.

Explorando como a regressão por distribuição ajuda em várias áreas através de métodos de kernel.