Estatística

Pesquisas sobre redes de organoides revelam novas informações sobre o desenvolvimento do cérebro.

Um estudo sobre como prever as melhores formações de basquete usando estatísticas dos jogadores.

Esse artigo apresenta um método pra entender melhor as interações econômicas durante estresses financeiros.

Explorando métodos pra melhorar previsões de Random Forest em estudos espaciais.

As empresas de investimento estão usando aprendizado de máquina para estratégias de trading no mercado futuro da China.

Avaliando a precisão da tradução por meio da avaliação humana e da confiabilidade entre avaliadores.

Esse artigo analisa por que as previsões do tempo variam em precisão pelos Estados Unidos.

Um estudo sobre como usar a distribuição de Birnbaum-Saunders para estimativas melhores da vida útil por fadiga.

Um novo modelo prevê parâmetros para acelerar o treinamento de redes neurais.

Aprenda como DRO e transporte ótimo melhoram a tomada de decisões em meio à incerteza.

Técnicas pra melhorar a precisão de aprendizado de máquina mesmo com conjuntos de dados pequenos.

Uma nova maneira de melhorar as previsões de conexões de rede que estão faltando.

Examinando métodos pra achar grupos pequenos em redes grandes.

Uma visão geral do aprendizado PAC e suas aplicações no desenvolvimento de algoritmos.

Explore como a atribuição sequencial de probabilidade ajuda em previsões precisas em várias áreas.

Explorando métodos pra melhorar previsões de Random Forest em estudos espaciais.

As novas funções de cor do R melhoram a visualização de dados pra ter mais clareza e acessibilidade.

Uma nova abordagem para avaliar modelos estatísticos em relação a distribuições assimétricas.

Rang ajuda os pesquisadores a documentar e recriar seus ambientes computacionais pra uma análise precisa.

Novas métricas não diagonais melhoram a inferência bayesiana para redes neurais.

Um estudo sobre como usar a distribuição de Birnbaum-Saunders para estimativas melhores da vida útil por fadiga.

Analisando as conexões aleatórias em redes de Erdős-Rényi dá pra sacar umas coisas sobre o comportamento da rede.

Um novo método bayesiano para fazer previsões melhores usando co-dados na pesquisa clínica.

Este artigo analisa técnicas para avaliar o desempenho de modelos de dados espaciais.

Este artigo apresenta um método para simplificar a estimativa de intensidade em processos pontuais.

Esse estudo explora as mudanças nas rotinas diárias durante a pandemia de COVID-19.

Um olhar sobre como traços individuais afetam o tempo de eventos em várias áreas.

Uma nova abordagem para avaliar modelos estatísticos em relação a distribuições assimétricas.

Explorando como sistemas mecânicos podem funcionar como ferramentas de hashing através da resposta à carga.

Esse artigo apresenta um método pra entender melhor as interações econômicas durante estresses financeiros.

Um novo modelo melhora a análise de dados em ensaios cruzados com respostas distorcidas.

Usando o conhecimento prévio em regressão gama pra melhorar estimativas em análises de dados complexas.

Analisando a confiabilidade e a validação das funções de influência em modelos de deep learning.

Um novo algoritmo melhora a precisão na previsão de surtos de doenças através da geração de dados detalhados.

Uma conversa sobre juntar abordagens estatísticas pra melhorar a análise de dados.

Uma abordagem nova revela variações individuais nos efeitos do tratamento do programa.

Métodos pra calcular média e variâncias direitinho mesmo com dados faltando.

Um jeito de prever resultados específicos usando dados passados relevantes.

Uma nova estrutura para uma inferência estatística melhor em pesquisa e análise.

Uma abordagem nova melhora a detecção de sinais em ambientes barulhentos com dados limitados.

Um novo método melhora a estimativa de parâmetros em modelos genéticos.

Explorando como encontrar um nó chave em redes complexas.

Uma nova abordagem para avaliar modelos estatísticos em relação a distribuições assimétricas.

Examinando métodos pra achar grupos pequenos em redes grandes.

Uma visão geral das permutações quase aleatórias e sua importância em várias áreas.

Um novo modelo melhora a avaliação de confiabilidade em pesquisas de saúde.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em ambientes com recompensas extremas.

Um novo método melhora a eficácia da PCA em ambientes de dados ruidosos e mal condicionados.