Statistiques - Calculs

Une méthode pour voir les similitudes et les différences dans les données de manière intuitive.

Une nouvelle technique simplifie l'échantillonnage à partir de distributions de probabilité complexes en science des données et en finance.

Une nouvelle méthode pour estimer des paramètres dans les données spatiales tout en réduisant l’impact des valeurs aberrantes.

fStress aide à ajuster le modèle en mesurant la distance et en optimisant l'analyse des données.

Une approche moderne pour analyser des données complexes grâce à un étalonnage multidimensionnel.

Un aperçu des techniques de convergence rapide pour l'algorithme EM.

Cet article parle d'améliorer l'AAS avec la méthode de Monte Carlo mult Niveau pour gérer le biais.

Cette étude met en avant les avantages des techniques de prévision avancées pour la gestion de l'énergie à Puno.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de séquences en capturant des connexions de données riches.

Une nouvelle méthode améliore la précision des mesures de données environnementales.

Découvre comment eBay peut améliorer la gestion des pannes des vendeurs grâce aux insights de données.

L'échantillonnage persistant améliore l'efficacité des méthodes de Monte Carlo séquentielles pour l'analyse de données.

Présentation d'un algorithme efficace pour optimiser des fonctions complexes avec du bruit.

Présentation d'un modèle pour de meilleures connexions et regroupements dans les réseaux.

Un nouveau modèle révèle les complexités de la façon dont les arbovirus se propagent via les moustiques.

Un aperçu de RapPCA, une méthode qui améliore la gestion des données complexes.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation de la valeur à partir des données de chaînes de Markov.

Des chercheurs présentent une nouvelle méthode pour identifier les tendances dans les données psychologiques au fil du temps.

De nouvelles méthodes accélèrent l'analyse des interactions entre espèces en utilisant des données écologiques.

Examiner l'impact de la suppression de données sur les conclusions de l'analyse MCMC.

Explore l'importance du taux d'acceptation dans l'algorithme de Metropolis pour l'échantillonnage.

Une nouvelle approche pour quantifier les risques dans des systèmes avec des paramètres incertains en utilisant des mélanges gaussiens.

Un aperçu de l'utilisation de modèles statistiques pour évaluer la performance des athlètes.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des distributions de points dans différents domaines.

Une étude sur les limites de Statcheck dans la vérification des résultats statistiques.

Présentation d'un modèle flexible pour estimer la volatilité dans plusieurs domaines.

O-ISAC fusionne communication et détection pour une technologie plus intelligente.

De nouvelles méthodes réduisent le temps d'analyse des réseaux complexes de manière efficace.

Des chercheurs évaluent les risques d'identifier des individus à partir de données partagées pour améliorer la vie privée.

Air-HOLP améliore le filtrage des caractéristiques dans des ensembles de données complexes, équilibrant précision et efficacité.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour une analyse de données efficace en utilisant des techniques bayésiennes.

Les modèles semi-Markoviens améliorent la compréhension de la latence du cancer et des risques de surdiagnostic.

Un guide des méthodes pour estimer la covariance asymptotique dans les simulations MCMC.

Introduction de techniques améliorées pour analyser la fiabilité des échantillons MCMC.

Un nouvel outil pour étudier des événements dans l'espace et le temps.

Découvrez comment la dynamique de Langevin améliore l'estimation des paramètres par rapport aux méthodes traditionnelles.

Une méthode pour prendre de meilleures décisions en cas d'incertitude en utilisant des techniques computationnelles innovantes.

Recherche sur l'impact du HPV et les stratégies de vaccination pour réduire le cancer du col de l'utérus.

Découvrez un nouvel outil pour une analyse de survie efficace dans la recherche médicale.

SCRAMBLE améliore l'analyse des données en gérant les valeurs aberrantes et en favorisant la clarté.