Statistiques - Calculs

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.

Méthodes pour améliorer l'estimation de localisation malgré des données biaisées et des valeurs aberrantes.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité dans l'analyse des modèles gaussiens latents conditionnels.

Un aperçu de comment les méthodes compactes améliorent l'ajustement des données pour de grands ensembles de données.

Une nouvelle méthode pour des mesures de surface précises en optique.

Améliorer la récupération d'infos grâce aux méthodes bayésiennes en imagerie et traitement du signal.

Présentation de résidus améliorés pour mieux analyser les ensembles de données compositionnels.

Ce travail introduit une nouvelle méthode pour estimer les processus de diffusion en utilisant des techniques de Monte Carlo multiniveau.

Un aperçu de l'inférence variationnelle et son impact sur l'approximation de données complexes.

On va parler des méthodes pour gérer les données manquantes dans les modèles autorégressifs spatiaux.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation des paramètres dans des scénarios de données complexes.

Cet article présente une méthode pour une estimation sans biais en utilisant l'échantillonnage de Monte Carlo et les séries de Taylor.

Une méthode pour choisir les meilleures variables pour une analyse de données plus claire.

Un aperçu de la vraisemblance du profil et de son application dans l'inférence statistique.

Un guide sur les méthodes de calcul de la distribution du chi carré généralisé.

Utiliser l'informatique quantique pour améliorer l'identification des ensembles de coupure minimaux en ingénierie.

Une nouvelle technique accélère l'analyse des fonctions par morceaux constants.

Examiner comment la FRET révèle des infos sur la dynamique et le comportement moléculaire.

Analyser les erreurs d'arrondi peut améliorer la précision des calculs à faible précision.

Un aperçu des chaînes de Markov et du rôle des MCMC dans l'échantillonnage et l'optimisation.

Méthodes pour fournir des estimations de population fiables tout en garantissant la confidentialité des répondants.

Découvrez une façon plus efficace de gérer les données manquantes dans la recherche.

Examiner les problèmes de MultiNest et comment améliorer ses résultats.

Cet article présente un algorithme innovant pour des calculs de vraisemblance de séries temporelles efficaces.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de vraisemblance dans les modèles graphiques pour des données complexes.

L'inférence fédérée bayésienne permet de faire des analyses de survie tout en préservant la vie privée dans la recherche sur le cancer.

Le paquet PWEXP facilite la prédiction d'événements dans les essais cliniques en utilisant des modèles exponentiels par morceaux.

Une étude sur l'amélioration de la précision des prédictions pour les modèles de régression.

Une étude sur les effets des fractures sur le mouvement de l'eau salée dans les zones d'eau douce.

Une nouvelle méthode pour évaluer les fonctions de covariance de manière efficace dans les processus gaussiens.

Combiner la complétion de tenseurs avec la quantification de l'incertitude pour avoir de meilleures infos sur les données.

Cet article parle des méthodes utilisées pour traiter les données inconnues dans différents domaines.

Un projet pour améliorer la représentation des groupes sous-représentés dans les enquêtes en Ligurie.

De nouvelles techniques améliorent l'inférence bayésienne dans les modèles de Markov cachés pour une meilleure analyse des données.