Statistiques

Apprends comment l'apprentissage automatique aide à prédire les sinistres d'assurance auto et à fixer des primes équitables.

Un cadre qui améliore la précision des capteurs doux dans les applications industrielles.

Des recherches montrent que la pollution de l'air affecte différemment les groupes.

Une nouvelle méthode améliore l’analyse des traitements dans les essais cliniques.

La recherche sur les intervalles de don améliore la santé des donneurs et l'approvisionnement en sang.

Une méthode pour estimer le nombre de détenus au fil du temps et l'impact des politiques.

Enquête sur le rôle des modèles pré-entraînés dans les défis des données de gestion de l'énergie.

Cet article examine comment la médecine personnalisée utilise des données omiques pour améliorer les résultats de survie des patients.

Une étude sur des méthodes d'échantillonnage efficaces utilisant les flux de gradient pour des applications variées.

Un aperçu du risque excessif et de la minimisation du risque empirique avec des pertes exp-concaves.

Une nouvelle méthode simplifie l'apprentissage infomin tout en garantissant l'équité des prédictions.

Cet article parle des techniques pour gérer les données manquantes afin d'avoir une analyse précise.

Une nouvelle méthode estime les effets à long terme en utilisant des données expérimentales et d'observation.

Améliorer les méthodes de classification pour de meilleurs résultats en santé et développement de médicaments.

SurvLIMEpy améliore l'interprétabilité des modèles d'analyse de survie grâce à l'importance des caractéristiques.

Un nouveau modèle améliore la façon dont les données sont générées en comprenant les facteurs causaux.

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.

Une nouvelle méthode améliore la classification des données en utilisant le clustering par matrice de covariance.

Apprends des concepts clés sur l'optimisation et l'échantillonnage pour prendre de meilleures décisions.

Découvrez des méthodes innovantes pour analyser des données longitudinales avec le package lqmix R.

RESI simplifie le reporting des tailles d'effet dans les études de recherche.

Une approche ciblée pour améliorer la précision de l'inférence variationnelle.

Cette étude met en avant des méthodes pour analyser les signaux cérébraux en utilisant des matrices de covariance.

Examiner des structures dans les données grâce à des méthodes de clustering connectées.

RNNC propose une analyse efficace des données satellites, améliorant la précision et la rapidité.

Un nouveau modèle améliore notre façon d'étudier la connectivité cérébrale et ses caractéristiques anatomiques.

Traiter les erreurs de mesure et les effets de traitement dans les modèles prédictifs.

Cet article parle des techniques pour gérer les données manquantes afin d'avoir une analyse précise.

De nouvelles méthodes améliorent la conception des expériences pour comprendre les relations causales.

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Examiner les biais dans l'inférence causale à cause de la mauvaise spécification des réseaux.

Des recherches montrent que la pollution de l'air affecte différemment les groupes.

Une nouvelle méthode améliore l’analyse des traitements dans les essais cliniques.

Un aperçu du risque excessif et de la minimisation du risque empirique avec des pertes exp-concaves.

Un aperçu de comment Policy Mirror Descent améliore la prise de décision dans les MDP.

Un nouvel algorithme pour estimer les transformations malgré les erreurs de données.

Une plongée profonde dans les ensembles de confiance des modèles et la sélection de variables en statistiques.

Les techniques pour identifier les caractéristiques importantes dans des ensembles de données complexes sont essentielles.

L'intégration des transformations L2O et des modèles graphiques améliore l'estimation des paramètres dans les SEM.

Lasso aide à identifier les données importantes dans des ensembles de données complexes.

Analyser les relations entre des groupes de variables aléatoires pour des meilleurs insights.