Estatística

Este estudo analisa o comportamento do riser em condições marinhas por meio de análise de cluster.

Uma análise de como os dados de GPS aprimoram a precisão do mapeamento do fluxo de tráfego.

Uma nova estrutura ajuda pesquisadores a alinhar e analisar dados de atividade neuronal para estudos de memória.

Uma abordagem inovadora para classificar dados usando modelos bayesianos para agrupar itens semelhantes.

Uma análise do uso de dados históricos para aprimorar a análise de ensaios clínicos.

Descubra como priors mistos podem aprimorar a análise de estudos de replicação.

Novos modelos revelam padrões de recuperação complexos dos recifes de coral após distúrbios.

Este artigo examina como as classificações de crédito afetam as decisões de alavancagem de uma empresa.

Novos métodos para otimizar escolhas através de feedback de preferência em ambientes complexos.

Um novo método pra estimar expectativas condicionais de forma eficiente em ambientes incertos.

Um novo método melhora a eficiência e a qualidade na geração de texto de modelos de linguagem.

Esse artigo apresenta um método para modelar a atividade neural usando RNNs de baixa classificação.

Explorando o papel das redes tensorais em melhorar o aprendizado de máquina quântico.

Explorando como DNNs recuperam funções em configurações superparametrizadas.

Melhorando o aprendizado por reforço com estimativas da função de valor pra uma adaptação mais rápida às tarefas.

Novos métodos reduzem os custos de comunicação para cálculos de ciência de dados mais rápidos.

Um novo método pra estimar expectativas condicionais de forma eficiente em ambientes incertos.

Analisando como modelos populacionais moldam genealogias e influenciam algoritmos genéticos.

Novas técnicas de amostragem melhoram a eficiência na análise estatística.

Uma nova técnica que utiliza eletrostática para melhor amostragem e estimativa de dados.

Novas abordagens para resolver sistemas lineares complexos de forma eficiente.

Um novo método pra ajustar hiperparâmetros usando ideias bayesianas.

O método FLAP melhora as previsões usando dados existentes de jeitos novos.

Uma nova maneira de estudar dados de séries temporais e seus fatores na saúde.

Usar controles externos pode melhorar as estimativas do efeito do tratamento em ensaios clínicos.

Analisando como modelos gaussianos latentes melhoram a análise de dados em saúde pública e migração.

Uma abordagem de teste em duas etapas simplifica as interações entre várias variáveis genéticas.

Novos modelos fornecem insights sobre sistemas complexos ao se concentrarem em componentes individuais.

Um método para análise eficaz de modelos de fator tensor de alta dimensão em finanças.

Uma nova abordagem para aprimorar as previsões da qualidade do ar usando dados de satélite.

Uma visão sobre como a PDA ajuda a analisar dados funcionais complexos.

O CHCDS melhora a precisão da previsão sem partição de dados.

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.

Um estudo sobre como a informação circula nas redes sociais com estruturas de comunidade.

Aprenda técnicas para estimar valores faltantes em sequências estocásticas estacionárias.

Uma abordagem de teste em duas etapas simplifica as interações entre várias variáveis genéticas.

Analisando o papel da robustez na estimativa de distribuições desconhecidas a partir de amostras.

Explorando o papel de priors tensorais estruturados na melhoria das estimativas de dados.

Descubra o básico sobre como aprender Redes Bayesianas Dinâmicas a partir de dados.

Um método para análise eficaz de modelos de fator tensor de alta dimensão em finanças.

O CHCDS melhora a precisão da previsão sem partição de dados.

Este artigo examina a importância dos máximos e do teste de espaçamento em campos aleatórios gaussianos.