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Analisando como estimar hipóteses nulas em testes estatísticos dependentes.

Combinando aprendizado profundo com inferência bayesiana pra uma estimativa posterior eficiente.

Novos métodos melhoram a eficiência na amostragem de distribuições log-concavas dentro de politopos.

Analisando questões e soluções na estimativa de pontos esperados para avaliar jogadores.

Um olhar sobre métodos melhores para avaliar os efeitos dos tratamentos na pesquisa.

Introduzindo um estimador imparcial para melhorar a estimativa de variância no teste de Mann-Whitney.

Novos modelos melhoram a compreensão das relações evolutivas entre as espécies.

Esse artigo explora como os caminhos monotônicos interagem com cadeias de Markov e suas implicações.

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Um olhar sobre a dinâmica das interações de partículas e suas implicações.

Aprenda a estimar valores com precisão a partir de conjuntos de dados incompletos.

Explorando métodos de fatoração de matrizes em dados distribuídos entre clientes.

Explorando novos métodos pra estimar médias na presença de valores discrepantes.

Um guia para métodos de estimação e inferência uniforme em estatística não paramétrica.

Analisando estratégias pra melhorar o aprendizado de características em conjuntos de dados desbalanceados.

Achados recentes desafiam o padrão de 30 observações em estudos de regressão.

Uma olhada na distância de variação total e sua importância em distribuições de probabilidade.

E2Tree melhora a explicabilidade em modelos de ensemble, aprimorando a compreensão dos processos de tomada de decisão.

Explore como fusões melhoram distribuições de probabilidade e a tomada de decisões.

Explorando as dificuldades de otimizar funções não suaves e não convexas e as limitações dos algoritmos locais.

Uma nova maneira de lidar com dados que têm outliers de forma eficiente.

Explore RKHS e seu papel na aproximação de funções matemáticas.

Um novo método melhora a análise focando em células de dados individuais.

Um novo método melhora a reconstrução de imagens em dados médicos barulhentos.

Apresentando matrizes dividíveis de forma arbitrária pra entender melhor os processos estocásticos.

Um guia sobre como agrupar dados agrupados usando métodos bayesianos não paramétricos.

Uma visão geral das caminhadas ponderadas e suas implicações em várias áreas.

Um novo método pra explorar as interações entre diferentes tipos de dados.

Abordagens inovadoras melhoram a precisão dos testes estatísticos com dados incompletos.

A amostragem local oferece uma nova forma de lidar com dados complexos de forma eficiente.

Analisando as propriedades e aplicações de medidas aleatórias super-árvore em várias áreas.

Esse estudo analisa os custos de transporte envolvendo pontos aleatórios e técnicas matemáticas avançadas.

Novos algoritmos melhoram a eficiência em resolver problemas relacionados à esparsidade.

Uma olhada no Descida do Gradiente Estocástico e seu papel na otimização.

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Uma olhada na gaussiana discreta e suas aplicações em várias áreas.

Esse artigo explora a intransitividade e seu impacto na tomada de decisão em várias áreas.

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