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Novo método melhora a estimativa em estatísticas através de técnicas robustas.

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Novo método busca melhorar a justiça na geração de dados sintéticos de saúde.

Este trabalho apresenta uma estratégia nova para melhorar tarefas de regressão através de aprendizado ativo.

Um olhar sobre relacionamentos causais em experimentos quânticos e suas implicações para teorias.

Combinar modelos diferentes melhora as previsões na análise de dados funcionais.

Uma nova abordagem para teste de hipóteses em contextos de dados de alta dimensão.

Um olhar sobre sistemas PushTASEP e seus comportamentos usando polinômios de Macdonald.

Uma olhada nas técnicas de estimativa robusta em estatística.

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Esse artigo analisa novos métodos para determinar períodos de acompanhamento adequados em pesquisas de sobrevivência.

Uma nova forma de avaliar direitinho as diferenças nos resultados dos estudos.

Um novo método melhora a estimativa de parâmetros para regressão linear em meio a distribuições de erro não convencionais.

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Um olhar sobre o problema de Pólya-Tchebotarev e sua importância em várias áreas.

Aprenda sobre o movimento browniano refletido e suas aplicações na teoria de filas.

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Apresentando um estimador inovador pra analisar relações entre variáveis de forma eficiente.

Um estudo sobre como melhorar o desempenho de transferência de aprendizado usando métodos bayesianos.

Uma nova abordagem pra analisar relacionamentos complexos e não lineares em dados na estatística.

Uma olhada na importância de Boue-Dupuis em probabilidade e estatística.

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Otimizando métodos de geração de ruído pra melhorar a privacidade dos dados em aplicativos de streaming.

Explorando as principais contribuições de Gary Lorden para métodos estatísticos em várias áreas.

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Um novo método pra melhorar a distribuição de recursos entre vários setores usando estatísticas.

Novos métodos melhoram a criação de redes sintéticas a partir de dados limitados.

Técnicas pra melhorar o aprendizado do modelo usando os dados de treino de forma mais eficaz.

Um guia para melhorar o poder estatístico e ter resultados de pesquisa confiáveis.

Uma nova forma de visualizar problemas quadráticos usando diagramas de cordas.

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Explorando como amostras de permutação afetam a eficiência de árvores de busca binária.

Uma visão geral dos campos gaussianos e sua importância no estudo de processos aleatórios.

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Um novo método combina aprendizado de máquina com modelagem Bayesiana pra fazer previsões melhores.

Esse artigo apresenta um método pra estimativa imparcial usando amostragem de Monte Carlo e série de Taylor.

Um método pra escolher as melhores variáveis pra uma análise de dados mais clara.

Analisando perfis de variância na regressão ridge pra melhorar a modelagem preditiva.

Novos algoritmos aceleram os cálculos de dendrogramas de ligação única para grandes conjuntos de dados.