Estatística

Um estudo desenvolve um modelo pra melhorar a triagem de câncer colorretal usando fatores de risco.

Cientistas desenvolvem técnicas melhoradas para analisar sinais de matéria escura.

Analisando o impacto das redes de estradas no desenvolvimento urbano na Austrália.

Este estudo analisa a eficácia do Lasso em modelos de difusão de alta dimensão.

Analisando os padrões de violência armada pra melhorar as estratégias de segurança nas comunidades.

Saiba mais sobre as baleias-de-bico-de-Cuvier e como elas reagem à exposição ao sonar.

Analisando como o descanso afeta o desempenho do time em jogos da NFL.

Um novo método melhora os testes para múltiplos tratamentos ao longo do tempo.

Uma nova abordagem bayesiana melhora a modelagem de sistemas complexos e suas dinâmicas.

A SwipeRx usa IA pra dar recomendações personalizadas de farmácias e melhorar o cuidado com os pacientes.

Um novo método melhora o aprendizado ativo em tarefas baseadas em grafo com rotulagem limitada.

Novos limites de erro melhoram a confiabilidade do GPR em áreas sensíveis à segurança.

Pesquisando como aprender operadores e lidar com erros de forma eficaz em espaços de funções.

Um novo método melhora a compreensão da importância das características em aprendizado de máquina.

Aprenda como as simetrias de grupos podem melhorar modelos de classificação em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão da classificação usando a teoria PAC-Bayesiana.

Apresentando um modelo flexível para estimar a volatilidade em várias áreas.

O-ISAC junta comunicação e detecção pra uma tecnologia mais esperta.

Novos métodos reduzem o tempo para analisar redes complexas de forma eficaz.

Pesquisadores avaliam os riscos de identificar pessoas a partir de dados compartilhados pra melhorar a privacidade.

Air-HOLP melhora a triagem de recursos em conjuntos de dados complexos, equilibrando precisão e eficiência.

Esse artigo fala sobre novos métodos para uma análise de dados eficiente usando técnicas bayesianas.

Modelos semi-Markov melhoram a compreensão da latência do câncer e dos riscos de sobrediagnóstico.

Um guia para métodos de estimação de covariância assintótica em simulações MCMC.

Abordagens inovadoras melhoram a análise e a eficiência em ensaios clínicos.

Este artigo fala sobre métodos pra otimizar o design experimental pra ter mais eficiência e melhores resultados.

Uma nova abordagem para inferência causal usando métodos flexíveis de coleta de dados.

Um jeito de simplificar a escolha de modelos de regressão em meio à incerteza.

Descubra como o método Deep Limit Model-free melhora as previsões e a gestão da incerteza.

Esse artigo analisa como os métodos bayesianos e frequentistas lidam com outliers na análise de dados.

Um novo método melhora os testes para múltiplos tratamentos ao longo do tempo.

Descubra como distribuições do tipo fase ajudam a modelar sistemas positivos em várias áreas.

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.

Analisando o impacto das taxas de aprendizado na performance preditiva.

Este estudo analisa a eficácia do Lasso em modelos de difusão de alta dimensão.

Novo método melhora a precisão na análise de dados de séries temporais.

Um olhar sobre as complexidades dos modelos de mistura normal em estatística.

Uma nova abordagem para inferência causal usando métodos flexíveis de coleta de dados.

Explore processos estáveis harmonizáveis de incrementos estacionários e suas aplicações em diversas áreas.

Explorando novas maneiras de analisar agrupamento de eventos em diferentes áreas.

Uma olhada em métodos recentes para recuperar matrizes de baixa classificação com menos observações.