Statistiques

Explorer comment le coaching en santé et bien-être affecte la santé cardiaque et le bien-être mental.

De nouveaux modèles améliorent la prévision des effets des intempéries extrêmes sur les conditions océaniques.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer le diagnostic de l'appendicite chez les enfants grâce aux images échographiques.

Le clustering multi-vues améliore la classification des patients et la personnalisation des traitements dans la recherche médicale.

Cette étude analyse la dynamique des joueurs au foot en utilisant des données de suivi avancées.

Un aperçu de comment le tabagisme impacte les dépenses de santé à travers les médiateurs de santé.

Un aperçu de l'importance des essais cliniques pour la maladie de Huntington.

Une nouvelle méthode aide les chercheurs à dénicher de vraies connexions santé dans des données complexes.

Ce papier parle de l'inférence variationnelle hybride par gradient naturel pour des modèles complexes.

Une nouvelle approche pour optimiser la prise de décision dans des environnements avec des ressources limitées.

Une nouvelle perspective utilisant la théorie de l'information pour évaluer la performance des algorithmes sur des données non vues.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour résoudre des problèmes complexes de moindres carrés.

De nouvelles méthodes pour prédire des résultats sans compromettre la vie privée des patients.

Utiliser des GANs pour générer des données de fond pour l'expérience Belle II.

Le clustering multi-vues améliore la classification des patients et la personnalisation des traitements dans la recherche médicale.

Les prior CUSP améliorent l'analyse factorielle bayésienne en gérant la complexité du modèle.

Examiner la fiabilité et la validation des fonctions d'influence dans les modèles d'apprentissage profond.

Un nouvel algorithme améliore la précision des prévisions d'épidémies grâce à une génération de données détaillées.

Une discussion sur la fusion des approches statistiques pour améliorer l'analyse des données.

Une approche جديدة révèle des variations individuelles dans les effets du traitement du programme.

Méthodes pour calculer précisément les moyennes et les variances malgré des points de données manquants.

Une méthode pour prédire des résultats spécifiques en utilisant des données passées pertinentes.

Un nouveau cadre pour une meilleure inférence statistique dans la recherche et l'analyse.

Une nouvelle approche améliore la détection des signaux dans des environnements bruyants avec peu de données.

Les prior CUSP améliorent l'analyse factorielle bayésienne en gérant la complexité du modèle.

De nouvelles techniques d'échantillonnage améliorent la précision et l'efficacité dans l'analyse de systèmes cachés complexes.

Une nouvelle approche pour gérer le risque d'investissement en se concentrant sur les scénarios pessimistes.

Une approche statistique pour gérer efficacement deux proportions liées.

Cet article explore le complexe de Delaunay-Rips pour analyser des données complexes en apprentissage automatique.

EZtune simplifie l'ajustement des hyperparamètres pour les modèles de machine learning, aidant à améliorer la précision.

Une nouvelle méthode pour estimer rapidement et précisément la performance d'un modèle prédictif.

Un aperçu des méthodes MSMC pour une meilleure estimation des données au fil du temps.

Une nouvelle méthode fait la différence entre les changements des facteurs économiques et les réponses des données.

Apprends comment la vraisemblance empirique améliore l'estimation des paramètres en utilisant des informations supplémentaires.

Apprends comment la taille de l'effet influence les résultats de recherche et les décisions dans différents domaines.

Des techniques innovantes améliorent l'estimation des paramètres et les tests d'hypothèses dans divers domaines.

Explorer comment le coaching en santé et bien-être affecte la santé cardiaque et le bien-être mental.

De nouveaux modèles améliorent la prévision des effets des intempéries extrêmes sur les conditions océaniques.

Cet article parle d'un regain d'intérêt pour l'inférence fiduciaire en utilisant des méthodes généralisées.

Une étude sur comment la fièvre typhoïde se propage en utilisant des modèles statistiques.

Cet article parle d'un regain d'intérêt pour l'inférence fiduciaire en utilisant des méthodes généralisées.

Une étude sur comment la fièvre typhoïde se propage en utilisant des modèles statistiques.

Explorer des méthodes pour analyser les différences dans les distributions de données en utilisant des E-variables.

Découvre les propriétés et les applications des tenseurs simples réguliers dans l'optimisation.

Apprends comment les contrôles négatifs améliorent la fiabilité dans les tests d'hypothèses.

Explorer comment les barycentres aident à comprendre la concentration des données dans des espaces complexes.

Un aperçu des réseaux de neurones profonds avec pénalisation sparses et leurs applications.

Améliorer les méthodes d'auto-formation avec de meilleures techniques de sélection de pseudo-étiquettes.