Statistiques - Méthodologie

Découvrez comment le processus de Bessel au carré transforme la modélisation financière et la prise de décision.

Explorer le lien entre les données, les facteurs sociaux et le changement climatique.

Découvrez comment MOODE aide les scientifiques à concevoir des expériences multi-objectifs efficaces.

Découvrez comment les graphiques en grille simplifient la compréhension des prédictions complexes en analyse de données.

Une analyse intégrée de l'expression des gènes et de la méthylation de l'ADN révèle de nouvelles pistes biologiques.

Une plongée profonde dans SFoFR et ses applications dans différents domaines.

Explore comment les Équations Différentielles Stochastiques Réseautées améliorent notre compréhension des systèmes interconnectés.

Comment les réseaux sociaux ont influencé la communication pendant les inondations du Henan.

Le raisonnement causal est essentiel pour que les LLMs brillent dans les applications du monde réel.

Apprends comment les graphes ancestraux aident à révéler des relations complexes entre les variables.

Un nouvel outil pour clarifier les relations entre les variables dans l'analyse de données.

Découvrez comment RDPCA améliore l'analyse des données de densité malgré les valeurs aberrantes.

Explorer de meilleures méthodes pour estimer les effets des traitements dans la recherche.

Explore le lien entre la vraisemblance empirique et les moyennes de Fréchet dans des espaces de données complexes.

Découvrez comment les grands modèles de langage transforment les méthodes de recherche de marché.

Une nouvelle méthode aide les chercheurs à gérer les valeurs manquantes dans la régression linéaire.

Découvrez comment la détection de changements aide les organisations à réagir efficacement aux variations de données.

Affiner les modèles économiques pour plus de précision et de compréhension.

Une nouvelle approche booste les insights à partir de datasets complexes et interdépendants.

Découvrez comment les modèles d'espace d'état transforment la prévision des sinistres d'assurance.

Les données synthétiques offrent un moyen sûr d'analyser les infos de santé sans risque de vie privée.