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Abordando a justiça em aprendizado de máquina para melhores resultados estatísticos.

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A DiffRed junta técnicas pra simplificar a análise de dados e melhorar os resultados.

Uma olhada em como as árvores de movimento Browniano modelam a evolução de traços.

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Explorando a interação entre fractais e campos aleatórios.

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Um método pra garantir grupos equilibrados em experimentos pra resultados justos.

Esse estudo analisa como as suposições da regressão linear são relatadas na pesquisa em saúde.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão na construção de árvores.

Apresentando um método para estimativa de densidade usando a quasi-interpolação de Hermite B-spline em agrupamento.

Um olhar sobre como a teoria da informação mede e processa dados.

Esse artigo explora as distribuições de hits dentro de sistemas dinâmicos aleatórios.

Uma nova abordagem para bandits lineares lida com o ruído de feedback para tomar decisões melhores.

Melhorando a eficiência do modelo com novas técnicas de aprendizado ativo para dados incompletos.

O GhostKnockoffs melhora a seleção de variáveis usando estatísticas resumidas em genética e além.

Apresentando o DOPE: um método top pra melhorar a estimativa do efeito do tratamento usando dados observacionais.

Novas medidas melhoram as comparações de conjuntos de dados médicos complexos.

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Novo método SWAP melhora a compreensão de vidros de spin através de dinâmicas de relaxamento aprimoradas.

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Novos métodos pra estimar processos de eventos aleatórios com dados limitados.

Explorando novos métodos em estatística algébrica em testes educacionais, regressão e tabelas de contingência.

Analisando as causas das diferenças de desempenho em aplicações de machine learning em vários contextos.

Um novo método para estimar o tamanho da população com dados limitados.

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Um novo método ajuda a enfrentar problemas difíceis de inferência estatística usando amostras artificiais.

Estudo de como arcos de tamanhos aleatórios cobrem um toróide unidimensional ao longo do tempo.

Analisando as complicações de extrapolar funções completamente monótonas em meio a dados ruidosos.

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