Statistiques - Calculs

Explore comment la cohérence quantile aide à comprendre les interactions des séries temporelles financières.

Les chercheurs utilisent la g-computation ICE pour des résultats de santé plus fiables.

Une approche moderne pour améliorer l'analyse des données spatiales en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des variables dans les modèles d'analyse de survie.

Une nouvelle technique améliore l'inférence pour les modèles gaussiens latents avec des données complexes.

Cet article parle de la méthode de sampling Restart dans les modèles génératifs.

Apprends à choisir des modèles prédictifs de manière efficace en utilisant l'inférence bayésienne.

Explorer le rôle du PDMP et du couplage pour améliorer les méthodes d'échantillonnage statistique.

Une nouvelle méthode pour échantillonner des distributions complexes en imagerie.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité et la précision dans la conception expérimentale en utilisant des méthodes bayésiennes.

De nouveaux algorithmes améliorent l'apprentissage de structure dans des systèmes complexes avec plein de variables.

Des approches innovantes combinent la génétique et l'imagerie pour un meilleur diagnostic de la schizophrénie.

Le package gips révèle des structures cachées dans des ensembles de données haute dimension pour améliorer l'analyse.

Cet article explore des méthodes pour améliorer l'optimisation des données incertaines.

De nouvelles méthodes adaptatives améliorent l'inférence bayésienne avec le Monte Carlo Hamiltonien.

Un nouvel algorithme améliore l'échantillonnage des points de lattices dans les polytopes.

Un nouveau cadre qui combine des modèles statiques et dynamiques améliore l'analyse des séries temporelles.

Découvrez le Monte Carlo Hamiltonien et ses applications en statistique et en science.

Découvre les prior Spike-and-Slab et leurs applications dans la régression linéaire bayésienne.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision de l'échantillonnage en statistiques.

Cette étude évalue comment statFEM gère les erreurs dans des modèles complexes.

Un nouvel outil pour ajuster les données d'enquête pour mieux représenter la population.

Une nouvelle méthode améliore les mélanges gaussiens pour de meilleures prédictions dans des distributions complexes.

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

Un guide des techniques d'analyse bayésienne pour la prévision des données spatiales.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering et les insights grâce à des regroupements équilibrés.

Une nouvelle méthode pour estimer des distributions avec des histogrammes bayésiens améliore l'efficacité mémoire.

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

Une nouvelle méthode pour calculer les chances de gagner dans les grands tournois sportifs de manière efficace.

Apprends sur la dominance stochastique et son utilisation dans l'analyse d'investissement.

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

Une nouvelle méthode pour tirer des insights de données résumées en utilisant l'échantillonnage de Gibbs.

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

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

La recherche sur le calcul par réservoir se concentre sur l'optimisation des conceptions de réseaux pour améliorer l'apprentissage machine.

Un nouvel algorithme améliore l'estimation de l'homologie à partir de points de données bruyants.

Un aperçu des méthodes pour analyser de gros ensembles de données spatiales et leurs défis.

Les avancées dans les méthodes de test améliorent la compréhension des relations entre les variables.

Explorer les facteurs clés pour maintenir la vie sur Mars.

DeepONet améliore la sécurité nucléaire et l'efficacité grâce à une technologie avancée de jumeau numérique.