Statistiques

Un cadre bayésien améliore la précision dans l'analyse des niveaux de protéines dans les études biologiques.

Présentation des p-values conformes pondérées pour une sélection efficace de candidats dans divers domaines.

Les méthodes bayésiennes améliorent l'analyse des données d'enquête avec des réponses rares, rendant les résultats plus fiables.

Une étude révèle un gros sous-estimation des cas de COVID-19 pendant la première vague en Italie.

Un nouveau modèle améliore les prédictions dans la recherche sur le microbiome avec des données limitées.

Une nouvelle approche pour garantir des prédictions justes dans l'analyse de la mobilité urbaine.

AWAIRE propose une nouvelle méthode pour vérifier les résultats des élections IRV sans avoir besoin de dossiers détaillés.

Un aperçu de comment SHAP et CEN améliorent les insights de l'analyse de données.

Étude sur l'utilisation de la technologie pour analyser les commentaires sportifs afin d'en tirer des insights.

Découvrez comment NSBM aide à analyser des réseaux non étiquetés et à détecter efficacement des communautés.

De nouvelles méthodes de décodage améliorent la correction d'erreurs quantiques, garantissant l'exactitude dans les calculs complexes.

Un aperçu de la multicalibration et de l'omniprévision en apprentissage automatique.

La prédiction par lots améliore les évaluations des résultats pour des groupes d'exemples dans la recherche.

Présentation de l'échantillonnage Thompson par inférence variationnelle pour une prise de décision efficace.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering et les insights grâce à des regroupements équilibrés.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour mieux comprendre les transitions de phase dans les matériaux.

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.

Aperçu des modèles de volatilité en géographie, finance et sciences environnementales.

Un aperçu des méthodes bayésiennes et fréquentistes en statistiques.

Une nouvelle approche spectrale améliore les modèles Matérn multivariés pour l'analyse des données spatiales.

Un guide des techniques d'analyse bayésienne pour la prévision des données spatiales.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering et les insights grâce à des regroupements équilibrés.

Une nouvelle méthode pour estimer des distributions avec des histogrammes bayésiens améliore l'efficacité mémoire.

Un nouveau modèle améliore les prédictions dans la recherche sur le microbiome avec des données limitées.

Une nouvelle méthode pour calculer les chances de gagner dans les grands tournois sportifs de manière efficace.

Apprends sur la dominance stochastique et son utilisation dans l'analyse d'investissement.

Découvre comment les modèles graphiques gaussiens analysent les relations dans des données appariées.

Une nouvelle méthode pour tirer des insights de données résumées en utilisant l'échantillonnage de Gibbs.

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

Une méthode pour évaluer la performance des actifs au-delà des attentes du marché.

Un guide des techniques d'analyse bayésienne pour la prévision des données spatiales.

Un cadre bayésien améliore la précision dans l'analyse des niveaux de protéines dans les études biologiques.

Présentation des p-values conformes pondérées pour une sélection efficace de candidats dans divers domaines.

Découvrez comment NSBM aide à analyser des réseaux non étiquetés et à détecter efficacement des communautés.

Les méthodes bayésiennes améliorent l'analyse des données d'enquête avec des réponses rares, rendant les résultats plus fiables.

Apprends sur les modèles de facteurs et leurs méthodes pour simplifier des données complexes.

Présentation des p-values conformes pondérées pour une sélection efficace de candidats dans divers domaines.

Explorer le rôle des matrices aléatoires dans la modélisation statistique et les erreurs d'estimation de la covariance.

Une méthode pour estimer les tailles de saut dans les systèmes de stockage en utilisant des techniques non paramétriques.

Une nouvelle méthode pour estimer des distributions avec des histogrammes bayésiens améliore l'efficacité mémoire.

Une nouvelle approche pour simplifier l'analyse de données complexes en utilisant des méthodes de transport optimal.

Des chercheurs développent des tests pour évaluer les coefficients de diffusion dans des systèmes complexes au fil du temps.

Explore comment l'apprentissage méta non linéaire améliore l'efficacité et la précision de l'apprentissage des tâches.

L'algorithme rSVDdpd offre des analyses de données fiables même en présence de valeurs aberrantes et de bruit.