Estatística

Novas informações sobre o impacto da variante Ômicron na saúde pública.

Este artigo explora modelos de habilidades em dardos usando métodos Bayesianos empíricos para análise de jogadores.

Uma nova abordagem estatística melhora as estimativas das taxas de mortalidade infantil em diferentes faixas etárias.

Aprenda como o aprendizado de máquina ajuda a prever reclamações de seguro de veículos e definir prêmios justos.

Uma estrutura que melhora a precisão de sensores suaves em aplicações industriais.

Pesquisas mostram que a poluição do ar afeta grupos de maneiras diferentes.

Um novo método melhora a análise de tratamento em ensaios clínicos.

Pesquisas sobre intervalos de doação melhoram a saúde do doador e a oferta de sangue.

Uma nova abordagem pra conseguir justiça em modelos preditivos de regressão.

Um novo método melhora o aprendizado de máquina para dados funcionais contínuos.

Um novo modelo melhora a adaptação a dados que mudam com baixo custo computacional.

Este artigo fala sobre como treinar transformadores profundos sem conexões de atalho e camadas de normalização.

Avanços recentes conectam funções do cérebro a modelos de redes neurais pra entender melhor.

Aprimorando métodos de inferência para sistemas complexos usando GPSSMs.

Analisando a continuidade de Lipschitz e seu papel no desempenho e robustez das redes neurais.

Explore métodos para previsões confiáveis em machine learning através de conjuntos de confiança.

Um novo método melhora a classificação de dados usando agrupamento de matriz de covariância.

Aprenda sobre os conceitos principais em otimização e amostragem para tomar decisões eficazes.

Descubra métodos inovadores para analisar dados longitudinais usando o pacote lqmix do R.

O RESI facilita a apresentação dos tamanhos de efeito em estudos de pesquisa.

Uma abordagem focada em melhorar a precisão da inferência variacional.

Este estudo destaca métodos para analisar sinais do cérebro usando matrizes de covariância.

Analisando estruturas nos dados por meio de métodos de agrupamento conectados.

A RNNC oferece uma análise eficiente de dados de satélite, melhorando a precisão e a velocidade.

A pesquisa melhora a capacidade das redes neurais se adaptarem a novos dados.

Uma ferramenta para pesquisadores modelarem as mudanças nos dados ao longo do tempo.

Novos métodos melhoram previsões de recuperação de crianças após lesões cerebrais usando dados já existentes.

Uma nova abordagem estatística melhora as estimativas das taxas de mortalidade infantil em diferentes faixas etárias.

Um novo modelo melhora a forma como estudamos a conectividade cerebral e suas características anatômicas.

Abordando erros de medição e efeitos de tratamento em modelos preditivos.

Este artigo fala sobre técnicas para lidar com dados faltando pra uma análise precisa.

Novos métodos melhoram o design de experimentos pra entender relações de causalidade.

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.

Explore métodos para previsões confiáveis em machine learning através de conjuntos de confiança.

Uma olhada no risco excessivo e na minimização do risco empírico com perdas exp-concavas.

Uma olhada em como o Policy Mirror Descent melhora a tomada de decisão em MDPs.

Um novo algoritmo pra estimar transformações em meio a erros de dados.

Uma análise aprofundada sobre conjuntos de confiança de modelos e seleção de variáveis em estatística.

Técnicas pra identificar características importantes em conjuntos de dados complexos são essenciais.

Integrar transformações L2O e modelos gráficos melhora a estimativa de parâmetros em SEMs.

O Lasso ajuda a identificar dados importantes em conjuntos de dados complexos.