Statistiques

Une étude sur les défis de santé auxquels font face les résidents des maisons de retraite au Pays Basque pendant la pandémie.

Une nouvelle approche de l’analyse de sensibilité de la fiabilité améliore les évaluations de la sécurité structurelle.

Une étude met en avant le rôle des microbes du sol dans la prédiction de la santé et de la productivité des plantes.

Une nouvelle méthode vise à améliorer les évaluations par les pairs en collectant les auto-évaluations des auteurs.

Un guide pour une analyse efficace des conceptions en escalier dans la recherche en santé publique.

Découvre comment les méthodes bayésiennes améliorent les insights des données dans différents domaines.

Examiner comment les changements de niveau de la mer affectent les côtes et les écosystèmes.

Une approche simplifiée qui change la façon dont les ingénieurs estiment les impacts des vagues sur les structures offshore.

Une nouvelle méthode pour une analyse de données efficace en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.

Un nouveau modèle s'attaque à l'erreur de mesure dans l'inférence causale, améliorant la précision.

Comprendre comment l'espérance conditionnelle aide à l'analyse des données et au débruitage.

Voici CongestEXP, un algorithme qui améliore les décisions des joueurs dans des situations de ressources partagées.

Découvre des moyens de rendre les méthodes d'apprentissage par renforcement plus rapides et plus efficaces.

Un cadre pour évaluer et améliorer la qualité des données pour de meilleures performances des modèles.

Une étude met en avant le rôle des microbes du sol dans la prédiction de la santé et de la productivité des plantes.

Explore comment la douceur influence la performance du modèle sur des données non vues.

Explorer comment les systèmes biologiques traitent l'information grâce à l'inférence bayésienne.

Un aperçu de comment les brevets stimulent la croissance de la biotech au Royaume-Uni.

Examen de l'industrie minière du Pérou à travers l'analyse de données et les prévisions futures.

Un coup d'œil sur la règle de Haldane et son impact sur les prédictions.

Un modèle amélioré pour analyser les connexions dans des réseaux bipartites.

Combiner des classificateurs neuronaux avec la simulation de Monte Carlo améliore les méthodes d'analyse de données.

Une étude sur l'identification des facteurs qui influencent les taux de fertilité dans différents pays.

Découvrez comment l'automatisation peut simplifier la notation des devoirs ouverts pour les enseignants.

Explore comment la cohérence quantile aide à comprendre les interactions des séries temporelles financières.

Les chercheurs utilisent la g-computation ICE pour des résultats de santé plus fiables.

Une approche moderne pour améliorer l'analyse des données spatiales en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des variables dans les modèles d'analyse de survie.

Une nouvelle technique améliore l'inférence pour les modèles gaussiens latents avec des données complexes.

Cet article parle de la méthode de sampling Restart dans les modèles génératifs.

Apprends à choisir des modèles prédictifs de manière efficace en utilisant l'inférence bayésienne.

Explorer le rôle du PDMP et du couplage pour améliorer les méthodes d'échantillonnage statistique.

Une étude sur les défis de santé auxquels font face les résidents des maisons de retraite au Pays Basque pendant la pandémie.

Une méthode pour identifier les facteurs causaux dans les interactions robotiques avec les environnements.

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Une nouvelle approche de l’analyse de sensibilité de la fiabilité améliore les évaluations de la sécurité structurelle.

Un aperçu de comment la confidentialité différentielle locale peut garantir la sécurité des données personnelles tout en permettant la recherche.

Une nouvelle méthode pour confirmer des distributions elliptiques dans l'analyse des données multivariées.

Un nouveau modèle s'attaque à l'erreur de mesure dans l'inférence causale, améliorant la précision.

Comprends comment la réduction de dimension suffisante améliore la modélisation prédictive en science des données.

Une nouvelle méthode pour confirmer des distributions elliptiques dans l'analyse des données multivariées.

Un aperçu des modèles de mélange et de leur rôle dans le regroupement de données.

Un aperçu des défis des tests multiples et de la gestion des erreurs.

Un aperçu des méthodes avancées pour comprendre des ensembles de données complexes.

Explore comment la douceur influence la performance du modèle sur des données non vues.

Explorer le rôle de l'indice R'enyi dans l'évaluation de la diversité des réseaux.

Les GNNs de haut ordre améliorent l'apprentissage à partir de données graphiques complexes en utilisant des P-tensors.

Une nouvelle approche pour estimer les effets du traitement malgré les données manquantes.