Artigos mais recentes para Estatísticas

A divisão adaptativa de amostras melhora a precisão e a confiabilidade na modelagem preditiva.

Apresentando o SPCA pra lidar melhor com conjuntos de dados complexos com autovalores repetidos.

Esse artigo fala sobre testes não paramétricos pra analisar a simetria em dados.

Os métodos de Monte Carlo melhoram previsões na física, lidando com desafios em simulações e otimização de parâmetros.

Uma visão geral dos processos de média móvel e suas aplicações em dados do mundo real.

Pesquisas sobre cruzamentos de arestas em grafos topológicos revelam insights estruturais importantes.

Um estudo sobre nós de 2 pontes, focando em gênero e números de cruzamento.

Um novo método melhora as previsões de modelos de linguagem usando grupos de exemplos menores.

Esse artigo analisa como a aleatoriedade afeta os resultados do treinamento em modelos de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre conjuntos intervalares fechados e seu comportamento de alternância.

Aprenda como a estimativa da razão de densidade ajuda a comparar grupos de dados de forma eficaz.

Um olhar sobre as abordagens bayesiana e frequentista para estimar incertezas.

Enfrentando dados faltantes com técnicas de regressão inovadoras pra ter insights precisos.

Novos métodos melhoram a agrupamento de dados funcionais complexos.

A aprendizagem causal revela relações de causa e efeito na análise de dados.

A entropia de R enyi ajuda a quantificar a diversidade em ecossistemas e outros sistemas complexos.

O viés de colisor pode enganar os resultados da pesquisa sobre a relação entre exposição e resultado.

CoxKnockoff melhora a seleção de características na análise de sobrevivência enquanto controla descobertas falsas.

Um novo modelo estatístico melhorando a análise de dados em várias áreas.

Apresentando o gráfico P-P de Lorenz pra avaliar a dominância estocástica de segunda ordem nas distribuições.

As árvores beta melhoram a forma como visualizamos e resumimos dados complexos e multidimensionais.

Uma olhada na distribuição Max-U-Exp e seu papel em processos de Poisson mistos.

Explore como o IML transforma a análise de dados em insights claros.

A VC-dimensão ajuda a avaliar a capacidade de aprendizado de um modelo a partir de exemplos.

Este estudo analisa os padrões de fumo de tabaco e os fatores que influenciam na Índia.

Um olhar sobre como os sistemas mudam do desordem para a ordem em processos de Markov.

Entenda como mudanças estruturais afetam modelos de regressão preditiva na economia.

Esse artigo apresenta uma nova técnica de estimativa para distribuições exponenciais.

Um novo método para estimar com precisão dados faltantes em análises estatísticas.

Novas técnicas melhoram a inferência causal, mesmo com confusores não observados e relações complexas.

Uma olhada em como matrizes de covariância conectam o comportamento dos dados e princípios estatísticos.

Uma visão geral da independência V-monótona e sua importância na teoria da probabilidade.

Esse artigo fala sobre técnicas avançadas para detectar anomalias em séries temporais multivariadas.

Novos índices trazem novas informações sobre a desigualdade de renda entre diferentes grupos.

Novos métodos melhoram a compreensão do comportamento e das dependências de matrizes aleatórias.

Explora o feedback de bandido e suas implicações para modelos de aprendizado de máquina.

Um guia para usar Modelos Ocultos de Markov na análise de dados dependentes do tempo.

Combinar análise de dados e verificação de modelos melhora os insights e a tomada de decisões.

Usar dados pra prever hospitalizações por COVID-19 pode melhorar o planejamento da saúde.

Aprenda como a estimativa da matriz de covariância melhora a tomada de decisões financeiras e a gestão de riscos.