Statistiques - Méthodologie

Une étude sur l'utilisation de Variational Bayes pour des modèles spatiaux avec des valeurs manquantes.

Les émulateurs bayésiens améliorent la prise de décision dans le contrôle des puits pétroliers en cas d'incertitude.

Un guide sur le paquet Inlamemi pour gérer les défis de données.

Un nouveau cadre améliore les tests d'hypothèses dans les modèles de régression additifs.

Les facteurs de Bayes aident les chercheurs à évaluer et comparer des hypothèses en s'appuyant sur des preuves basées sur les données.

Explorer des méthodes pour évaluer des risques extrêmes en utilisant des simulations dans la finance et la science météo.

Intégrer des connaissances causales améliore les performances des réseaux de neurones graphiques dans diverses tâches.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision grâce à l'analyse des données historiques.

Une nouvelle méthode sélectionne des variables clés pour améliorer les prévisions de séries chronologiques.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'échantillonnage MCMC en utilisant la géométrie riemannienne.

Des chercheurs améliorent les tests de fiabilité des dispositifs à usage unique en utilisant des méthodes statistiques innovantes.

Cet article parle de méthodes innovantes pour améliorer l'analyse statistique des données groupées.

Un aperçu de deux approches clés en science des données et de leurs forces uniques.

Aperçu des méthodes d'inférence par randomisation et de leurs applications en recherche.

Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.

Les essais N-of-1 adapte les traitements aux réponses individuelles des patients au fil du temps.

Ce papier se concentre sur l'amélioration de la fiabilité des sorties des modèles de langue.

Une nouvelle méthode identifie les groupes à risque à cause de produits chimiques nocifs.

Une plongée profonde sur comment l'incertitude influence les prédictions dans la modélisation hiérarchique.

Utiliser des méthodes bayésiennes pour améliorer les estimations des effets des traitements en recherche médicale.

Une nouvelle méthode pour améliorer la sélection des donneurs pour l'estimation des effets causals.

Présentation de jointLCA, une méthode pour mieux comprendre les connexions dans les données multivues.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage multimodal en s'attaquant aux déséquilibres de contribution des données.

Introduction d'une approche bayésienne pour améliorer la sélection des variables dans les modèles de régression.

Un guide pour optimiser la taille de l'échantillon pour une analyse de données efficace.

Découvre comment le quilting en cluster s'attaque aux défis de l'apprentissage en patchwork avec des ensembles de données incomplets.

Analyse des méthodes traditionnelles et d'apprentissage automatique pour gérer les données manquantes.

Apprends comment les copules en vigne améliorent les prédictions dans des relations de données complexes.

Une nouvelle approche pour comprendre les effets causals dans les études de traitement avec des variables continues.

Une approche flexible pour analyser des ensembles de données complexes en utilisant des priorités imbriquées avec des atomes partagés.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des données dans des zones avec peu d'infos.

Méthodes innovantes pour récupérer des étiquettes temporelles à partir de données dynamiques bruyantes.

Une méthode pour identifier les impacts causals dans les programmes de formation et les interventions.

Un aperçu des algorithmes de liaison de dossiers et de leur impact sur l'analyse des données.

Les chercheurs proposent une méthode pour évaluer l'indépendance des variables aléatoires en utilisant des quantiles.

Examiner la survie des patients avec des modèles polyhazards améliore la précision des données et les décisions de traitement.

Cette étude examine les PINNs bayésiens pour estimer les paramètres des PDE à partir de données bruitées.

Explorer de nouvelles techniques dans la conception expérimentale et l'analyse des données pour la recherche scientifique.

Simplifier l'analyse des données spatiales avec des modèles graphiques dirigés pour des résultats oui/non.

Une nouvelle approche pour comprendre les interactions boursières pendant les changements de marché.