Statistiques

Une étude sur l'amélioration du placement des pièges pour un meilleur suivi du WNV.

Étudier comment l'âge et les mutations affectent les néoplasies myéloprolifératives.

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

Une méthode pour détecter la surchauffe des moteurs marins dans des conditions changeantes.

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

Une étude sur des méthodes avancées pour évaluer les contributions des joueurs de basket.

Une analyse détaillée des tendances de performance du cricket ODI sur 36 ans.

Une étude présente un modèle pour estimer la propagation du COVID-19 dans les régions.

Approche innovante pour créer des fonctions d'acquisition efficaces pour l'optimisation bayésienne.

Un aperçu de comment l'optimisation bayésienne s'attaque aux défis de haute dimension.

Les chercheurs utilisent FlowMM pour prédire et créer de nouveaux matériaux cristallins de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation de Markov en s'attaquant aux limites de l'analyse des données de séries temporelles complexes.

Un nouveau modèle améliore la génération de données tabulaires synthétiques pour diverses applications.

Analyser le comportement du système de classement Elo et son impact sur les tournois compétitifs.

Une approche claire pour comprendre les effets des actions successives dans différents domaines.

Comprendre comment le contexte influence la prise de décision grâce à des bandits de continuum contextuels.

Cette recherche développe des méthodes pour une allocation équitable des ressources malgré des retours d'utilisateur limités.

Un aperçu de comment le cadre des estimands améliore l'analyse des essais cliniques.

Une nouvelle façon de comprendre les connexions humaines complexes grâce à l'analyse floue des réseaux sociaux.

Une étude sur comment le Park-and-Ride peut réduire la congestion et les émissions.

L'infos a un gros impact sur la prise de décisions dans plein de domaines.

La loi de Benford montre des motifs bizarres dans les premiers chiffres de différents ensembles de données.

Une méthode pour une analyse de signal détaillée dans le temps et la fréquence.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'univers grâce aux données de lentille gravitationnelle faible.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans la comparaison de jeux de données complexes.

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

Un aperçu des outils clés de pipeline de données et de leurs rôles dans l'ingénierie des données.

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

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

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

Une nouvelle méthode combine MCMC diviser pour régner avec des modèles de diffusion pour un meilleur échantillonnage.

Cet article parle des méthodes pour échantillonner des données complexes et de haute dimension de manière plus efficace.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation de Markov en s'attaquant aux limites de l'analyse des données de séries temporelles complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des traitements pour la médecine personnalisée.

Une étude sur la réduction des dommages contrefactuels dans les outils de prise de décision.

L'IA améliore les choix de traitement dans les milieux cliniques en utilisant les données d'ECR.

Une nouvelle méthode rend l'analyse des relations causales plus efficace et plus facile à gérer.

Un guide pour utiliser les tests de permutation pour l'analyse statistique dans les modèles de régression.

Apprends comment la prédiction conforme boostée améliore la compréhension de l'incertitude dans les modèles.

Apprends comment fusionner les types de données améliore la précision de la recherche dans différents domaines.

Explorer des méthodes statistiques efficaces pour de meilleures prédictions en apprentissage automatique.

Un regard détaillé sur la performance de l'estimateur des moindres carrés sous contraintes.

Analyser le comportement du système de classement Elo et son impact sur les tournois compétitifs.

Examiner le rôle des définitions claires dans l'analyse statistique.

Comprendre comment le contexte influence la prise de décision grâce à des bandits de continuum contextuels.

De nouveaux algorithmes améliorent la compréhension des relations entre les variables dans la découverte causale.

Cette recherche parle du rôle de l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée pendant l'analyse des données.

Nouvelles méthodes pour les tests statistiques tout en protégeant la vie privée des données grâce à l'apprentissage fédéré.