Estatística

Um novo método para fazer amostragem de distribuições posteriores em problemas inversos usando priors de Laplace.

Novos métodos melhoram a detecção de eventos ópticos rápidos e pequenos com mais eficiência.

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.

Aprenda como transfer learning melhora os resultados de machine learning com dados limitados.

Um novo método pra simplificar dados de alta dimensão sem precisar de conhecimento prévio.

Esse artigo analisa como a prevalência molda o aprendizado não supervisionado e a classificação em diagnósticos.

Uma olhada na abordagem Generalized Naive Bayes e seu impacto na classificação de dados.

Uma nova abordagem melhora a precisão das avaliações de saúde das baterias de íon de lítio.

Explorando algoritmos eficientes para aprendizado descentralizado enquanto preserva a privacidade dos dados.

Novos métodos melhoram a detecção de eventos ópticos rápidos e pequenos com mais eficiência.

Apresentando o p-dLDS: uma nova forma de entender a atividade cerebral complexa no meio do barulho.

Um novo método para fazer amostragem de distribuições posteriores em problemas inversos usando priors de Laplace.

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.

Um novo método melhora a estimativa de densidade em domínios espaciais irregulares.

Uma olhada em como o aliasing afeta a pesquisa observational e suas descobertas.

Uma olhada completa em como o imposto sobre bebidas da Filadélfia influencia o comportamento dos consumidores.

Novos métodos melhoram a compreensão dos resultados do tratamento do câncer e de dados faltantes.

Métodos melhorados para avaliar a distribuição Pareto do tipo I com dados censurados.

Esse artigo fala sobre a importância de medir a incerteza na análise de dados de 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.

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.

Aprenda como transfer learning melhora os resultados de machine learning com dados limitados.

Métodos melhorados para avaliar a distribuição Pareto do tipo I com dados censurados.

Esse artigo fala sobre a importância de medir a incerteza na análise de dados de saúde.

Um olhar sobre métodos de seleção de variáveis para análise de dados complexos.

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.