Statistiques - Applications

Une plongée approfondie dans le comportement des cryptomonnaies et ses liens avec les marchés financiers.

Une méthode pour classer les équipes de handball en fonction des buts marqués et concédés.

Ce modèle combine la physique et les données pour de meilleures prévisions climatiques.

Examiner comment la gravité influence l'ionisation et le comportement des particules dans différents contextes spatio-temporels.

Méthodes pour améliorer la précision des estimations dans les grands ensembles de données.

Comprendre comment gérer les déséquilibres dans les groupes d'essai clinique.

Cette étude évalue les différences dans l'exactitude de la reconnaissance faciale entre différents groupes d'évaluateurs.

Examiner comment un facteur influence un autre à travers des données et des méthodes.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de risques dans le secteur de la santé.

Méthodes innovantes pour étudier les combustibles du sous-étage afin d'améliorer la gestion des incendies.

Un cadre bayésien améliore la précision dans l'analyse des niveaux de protéines dans les études biologiques.

Présentation des p-values conformes pondérées pour une sélection efficace de candidats dans divers domaines.

Les méthodes bayésiennes améliorent l'analyse des données d'enquête avec des réponses rares, rendant les résultats plus fiables.

Une étude révèle un gros sous-estimation des cas de COVID-19 pendant la première vague en Italie.

Un nouveau modèle améliore les prédictions dans la recherche sur le microbiome avec des données limitées.

Une nouvelle approche pour garantir des prédictions justes dans l'analyse de la mobilité urbaine.

AWAIRE propose une nouvelle méthode pour vérifier les résultats des élections IRV sans avoir besoin de dossiers détaillés.

Un aperçu de comment SHAP et CEN améliorent les insights de l'analyse de données.

Une nouvelle méthode utilisant des données radar améliore les prévisions d'événements de fortes pluies.

SMC-EEM propose une façon plus rapide de modéliser des écosystèmes complexes.

Cet article examine les facteurs qui influencent la pression artérielle en utilisant des méthodes statistiques avancées.

Une étude examine comment les habitudes de conduite en vitesse varient à travers le monde et leur impact sur la sécurité routière.

Les simulations aident à analyser comment les maladies se propagent et à améliorer les réactions de santé publique.

Une nouvelle méthode améliore la validation des modèles dans le séquençage d'ARN à cellule unique.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets à l'intérieur des bâtiments en utilisant la technologie radar.

Apprends à mesurer l'efficacité des campagnes de pub digitales.

Une revue de différentes méthodes pour prédire les changements de température dans les villes américaines.

Découvre comment les modèles graphiques gaussiens analysent les relations dans des données appariées.

Une étude utilisant des modèles dynamiques pour analyser les probabilités d'inondation dans la rivière Taquari.

Explorer comment les modèles GRIDY améliorent les connaissances sur la connectivité cérébrale et la recherche sur l'autisme.

Les agences se concentrent sur les impacts humains des événements climatiques pour améliorer la préparation aux catastrophes.

La génération de données synthétiques améliore la confidentialité tout en permettant une analyse de données précieuse.

Présentation d'un modèle pour évaluer les mesures de contrôle des maladies infectieuses.

Explorer des modèles d'apprentissage automatique pour un meilleur diagnostic des infections fongiques.

Une étude révèle des défauts dans les estimations des sondages sur les vaccins COVID-19 en utilisant un modélisation avancée.

S'attaquer aux données manquantes avec des techniques de régression innovantes pour des insights précis.

Cet article parle du rôle et des défis des équations différentielles stochastiques hypo-elliptiques.

De nouvelles méthodes améliorent le regroupement des données fonctionnelles complexes.

Découvre les cercles de Valeriepieris et leur rôle dans l'analyse de population.

Une approche auto-supervisée améliore l'échelle multidimensionnelle pour les données biologiques.