Statistiques - Calculs

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation dans des modèles scientifiques complexes.

Comprendre les complexités et les solutions dans l'analyse des données géospatiales.

Apprends à modéliser l'occurrence d'événements en utilisant le package nhppp dans R.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation multidimensionnelle sans coûts computationnels élevés.

Une nouvelle méthode kNN améliore l'estimation de la moyenne et de la variance avec une évaluation de l'incertitude.

Cet article parle des méthodes pour améliorer l'efficacité d'échantillonnage dans les réseaux de neurones bayésiens.

Explorer des méthodes pour modéliser des systèmes complexes en utilisant des données du monde réel.

Une nouvelle méthode améliore l'inférence de scènes 3D malgré les défis environnementaux.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des effets des traitements sur la santé des patients.

Un guide pratique du package QuadratiK pour l'analyse de données sphériques.

Une méthode pour une analyse collaborative sans partager de données sensibles sur les patients.

Une nouvelle approche bayésienne pour analyser des données avec beaucoup de zéros en santé publique.

Une nouvelle méthode pour un échantillonnage efficace des données à partir de distributions complexes.

Une nouvelle méthode propose une estimation fiable pour différents types de données.

Un modèle qui aide à analyser plusieurs résultats avec différents prédicteurs.

Apprends des méthodes efficaces pour analyser les variables de réponse ordinales dans la recherche.

Cette méthode améliore la façon dont les chercheurs interprètent les réponses aux sondages oui/non.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision de l'analyse des données spatiales.

Apprends sur la Localisation Stochastique dans l'échantillonnage et ses processus clés.

TrialEmulation aide les chercheurs à analyser les effets des traitements en utilisant des données d'observation.

Un aperçu des méthodes pour améliorer les prédictions des modèles et réduire l'incertitude.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'inférence variationnelle.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des modèles de maladies pour la prise de décision en santé publique.

Une nouvelle approche pour les essais de recherche de dose améliore l'efficacité et la précision dans le développement de médicaments.

Présentation d'une méthode pour améliorer les tests de significativité dans l'analyse de régression.

Ce modèle aide à analyser des ensembles de données complexes dans différents domaines.

Une méthode efficace pour ajuster des modèles complexes en utilisant des données probabilistes.

Une nouvelle méthode améliore la détection et l'estimation des valeurs aberrantes dans des ensembles de données multidimensionnels.

Un nouveau score mesure l'impact des publications en équilibrant les citations et l'âge des publications.

Une méthode pour restaurer la clarté dans les images floues grâce à des techniques statistiques.

Présentation d'une méthode pour améliorer l'efficacité de l'analyse bayésienne dans des systèmes complexes.

Une méthode pour apprendre et évaluer des politiques en même temps en utilisant toutes les données disponibles.

Apprends des méthodes efficaces pour régler les matrices d'échelle dans l'échantillonnage de Monte Carlo Hamiltonien.

Découvre comment de nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans des problèmes scientifiques complexes.

Les chercheurs améliorent la modélisation des processus gaussiens en utilisant l'approximation de Vecchia et la technologie GPU.

Un aperçu du modèle conjoint combinant des mesures répétées et le timing des événements dans les études de santé.

Un guide clair pour concevoir des simulations de haute qualité dans la recherche en science des données.

Utiliser le package rts2 pour surveiller efficacement les risques de maladies.

Apprends des techniques pour simplifier les données à haute dimension afin de mieux comprendre les valeurs extrêmes.

Explore des techniques essentielles pour gérer efficacement de gros ensembles de données.