Estatística

Emuladores bayesianos melhoram a tomada de decisão no controle de poços de petróleo sob incerteza.

Um método pra detectar superaquecimento em motores marinhos em meio a condições que mudam.

Pesquisadores melhoram os testes de confiabilidade de dispositivos de uso único usando métodos estatísticos inovadores.

Um estudo sobre métodos avançados para avaliar as contribuições dos jogadores de basquete.

Uma análise detalhada das tendências de desempenho do cricket ODI ao longo de 36 anos.

Um estudo apresenta um modelo pra estimar a propagação da COVID-19 nas regiões.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de ondas solitárias internas nos dados do oceano.

Analisando a divisão entre elites e as massas nas discussões políticas online.

Uma nova forma de analisar a interação entre dados de rede e covariáveis.

Apresentando o Problema de Autovalores de Covariâncias Acopladas (CCE) pra melhorar o aprendizado com dados assimétricos.

Um novo método melhora a tomada de decisão através da análise de dados históricos.

Um novo modelo melhora a privacidade dos dados enquanto aumenta a precisão do aprendizado de máquina.

Esse estudo analisa como a inicialização afeta o ajuste fino de modelos pré-treinados usando LoRA.

Um olhar sobre métodos eficientes para movimentação de recursos em várias áreas.

Aprenda como a seleção aleatória de sementes impacta o desempenho e a confiabilidade do modelo de IA.

Um método novo melhora as previsões de peso das arestas usando Redes Neurais Gráficas.

Um novo framework melhora os testes de hipótese em modelos de regressão aditiva.

Um olhar sobre as principais ferramentas de pipeline de dados e seus papéis na engenharia de dados.

Uma nova abordagem melhora a eficiência da amostragem MCMC usando geometria de Riemann.

Esse artigo fala sobre métodos inovadores pra fazer uma análise estatística melhor de dados agrupados.

Aprenda como os algoritmos de aumento de dados melhoram a análise de dados e a construção de modelos.

Um novo método combina MCMC de dividir e conquistar com modelos de difusão pra melhorar a amostragem.

Este artigo fala sobre métodos pra amostrar dados complexos de alta dimensão de forma mais eficaz.

Uma nova abordagem pra entender como as ações interagem durante as mudanças do mercado.

Uma nova forma de analisar a interação entre dados de rede e covariáveis.

Um estudo sobre como usar o Bayes Variacional para modelos espaciais com valores faltantes.

Emuladores bayesianos melhoram a tomada de decisão no controle de poços de petróleo sob incerteza.

Um guia para o pacote Inlamemi em R para lidar com desafios de dados.

Um novo framework melhora os testes de hipótese em modelos de regressão aditiva.

Fatores de Bayes ajudam os pesquisadores a avaliar e comparar hipóteses usando evidências baseadas em dados.

Explorando métodos pra avaliar riscos extremos usando simulação em finanças e ciências climáticas.

Integrar conhecimento causal melhora o desempenho das Redes Neurais Gráficas em diversas tarefas.

Essa pesquisa desenvolve métodos para alocação justa de recursos, mesmo com feedback limitado dos usuários.

Um olhar sobre como o framework de estimand melhora a análise de ensaios clínicos.

Uma nova maneira de entender conexões humanas complexas através da análise de redes sociais fuzzy.

Um estudo sobre como o Park-and-Ride pode reduzir a congestão e as emissões.

A informação impacta muito os processos de decisão em vários campos.

A Lei de Benford mostra uns padrões estranhos nos primeiros dígitos de conjuntos de dados.

Um método para análise detalhada de sinais ao longo do tempo e da frequência.

Novos métodos melhoram a compreensão do universo através de dados de lente gravitacional fraca.

Uma visão geral dos modelos gráficos probabilísticos e suas aplicações em várias áreas.

Novos algoritmos melhoram a amostragem de distribuições conhecidas e desconhecidas para aplicações práticas.

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Explore os principais estimadores para regressão linear e como eles impactam as previsões.

Explorando como técnicas de aprendizado de máquina ajudam a resolver problemas inversos em várias áreas.

Uma visão geral concisa dos modelos de regressão por fatores e suas aplicações.

Um jeito novo de comparar mecanismos de privacidade em aprendizado de máquina.

Uma olhada em como experimentos randomizados mostram relações de causa e efeito em várias áreas.