Statistiques

Analyser la précision des prédictions dans différentes communautés pour une allocation équitable des ressources de santé.

Un modèle hybride améliore les prévisions des tendances et des interventions liées au COVID-19.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des images de tissus pour un meilleur diagnostic des maladies.

Un aperçu des nouvelles techniques pour identifier la cause et l'effet dans différents domaines.

Un aperçu de l'optimisation par essaim de particules et ses applications dans divers domaines.

Utiliser l'analyse de données pour prédire les résultats des matchs de football australien.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de vent en utilisant des modèles statistiques et l'intégration de données.

Les modèles de machine learning comme FourCastNet améliorent la précision des prévisions météo grâce à l'assimilation des données.

Présentation de SGBD : une technique pour améliorer l'efficacité de l'échantillonnage bayésien.

Cet article présente des méthodes pour optimiser les évaluations en tenant compte des coûts de changement dans l'optimisation bayésienne.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité du filtrage de Kalman et les estimations d'incertitude dans des contextes à haute dimension.

Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude dans les modèles entraînés de manière adversariale.

Une nouvelle méthode crée des intervalles de prédiction fiables en utilisant des données diverses tout en garantissant la confidentialité.

Les techniques de machine learning font avancer l'étude des 3-manifolds complexes et de leurs triangulations.

WGBoost offre des prédictions probabilistes avancées et une meilleure gestion de l'incertitude dans différents domaines.

Cet article parle de nouvelles idées sur la régression causale pour prendre de meilleures décisions.

Cet article parle des méthodes pour estimer les paramètres qui changent dans des systèmes dynamiques en utilisant des données en temps réel.

Présentation des points attendus et de l'EPAA pour évaluer les contributions des joueurs au basket.

Comprendre les complexités de l'évaluation des effets d'un seul traitement dans les conceptions factorielle.

Un aperçu de comment l'ajustement des covariables clarifie les résultats de recherche en gérant les variables de confusion.

Une méthode permettant une analyse statistique adaptative sans des hypothèses de modèle rigides.

Une nouvelle approche des boxplots garantit la confidentialité des données tout en gardant une analyse pertinente.

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.

De nouveaux algos améliorent la vitesse et la précision de la sélection des caractéristiques dans les modèles statistiques.

Utiliser des modèles graphiques et la propagation des croyances pour étudier l'évolution des traits dans les réseaux phylogénétiques.

Une étude révèle des moyens d'améliorer la compréhension de la parole des robots par les gens.

Une étude sur les algorithmes qui s'attaquent aux défis de circulation des entiers dans les réseaux urbains.

Un modèle hybride améliore les prévisions des tendances et des interventions liées au COVID-19.

Un nouveau cadre améliore les calculs de probabilité dans des ensembles de données complexes pour différents domaines.

Une nouvelle technique génère des échantillons efficacement à partir de distributions de probabilité inconnues en utilisant des données limitées.

Un aperçu de l'optimisation par essaim de particules et ses applications dans divers domaines.

Cet article parle des méthodes pour estimer les paramètres qui changent dans des systèmes dynamiques en utilisant des données en temps réel.

Un aperçu de comment les modèles de sensibilité calibrée améliorent l'inférence causale dans les études.

Une nouvelle méthode crée des intervalles de prédiction fiables en utilisant des données diverses tout en garantissant la confidentialité.

WGBoost offre des prédictions probabilistes avancées et une meilleure gestion de l'incertitude dans différents domaines.

Un aperçu clair de comment les erreurs de mesure impactent les prédictions statistiques.

Une nouvelle méthode améliore l'échantillonnage des données pour des modèles complexes avec des variables dépendantes.

Comprendre les complexités de l'évaluation des effets d'un seul traitement dans les conceptions factorielle.

Cet article parle des méthodes pour créer des intervalles de prévision étroits dans des conditions de données changeantes.

De nouveaux algorithmes améliorent la vitesse et la précision de l'alignement des graphes pour les réseaux corrélés.

Apprends comment les techniques de rééchantillonnage améliorent la stabilité des résultats statistiques.

Cet article parle des galères de la validation des modèles à cause des données contaminées.

Cet article parle des méthodes pour créer des intervalles de prévision étroits dans des conditions de données changeantes.

Une méthode pour traiter les erreurs de données dans l'analyse à haute dimension.

Un aperçu de l'utilisation de la PCA tensorielle distribuée pour une analyse de données efficace à travers les lieux.

Un aperçu du rôle de la PCR dans l'analyse des jeux de données à haute dimension.

Un outil polyvalent pour analyser des distributions de données variées en stats.