Statistiques

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.

Examine comment les modèles stochastiques aident à prédire la propagation des maladies infectieuses.

Analyser les modèles existants révèle des infos sur les tendances de performance des modèles de langage à mesure qu'ils grandissent.

Un nouveau cadre pour choisir des sources d'infos tout en minimisant les erreurs de classification et les coûts.

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

Apprends comment un nouveau modèle s'attaque au turnover des clients et améliore les stratégies de fidélisation.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse fNIRS en utilisant des données synthétiques et l'apprentissage automatique.

Ce papier parle d'améliorer l'apprentissage à partir de retours d'humains défaillants dans les systèmes de recommandation.

Une nouvelle méthode MCMC améliore l'efficacité dans l'analyse de données complexes.

Découvrez comment les arbres collaboratifs peuvent clarifier les interactions entre les variables dans l'analyse de données.

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.

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.

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

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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.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité pour résoudre des équations dépendant du temps.

Une méthode qui combine la SGD et des techniques de confidentialité pour une analyse de données efficace.

Un nouveau package R pour la régression fonctionnelle semi-paramétrique et l'analyse de données.

Présentation d'une méthode bayésienne pour analyser les schémas d'arrêt du tabac semaine par semaine.

Apprends comment les extrêmes aident à mesurer le risque en finance et en assurance.

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Une nouvelle méthode pour analyser les relations entre deux variables en utilisant des approximations par spline.

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

Examiner comment les interventions affectent les individus à travers l'interférence de cluster et de réseau.

Présentation d'un modèle Box-Cox non paramétrique pour une meilleure analyse des données de 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.

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Cet article parle d'un nouveau cadre pour le test des noyaux dans l'analyse de données complexes.

Une nouvelle méthode pour analyser des données spatio-temporelles dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données d'images cérébrales en utilisant des techniques d'apprentissage par variétés.

Un nouveau cadre pour créer des classificateurs d'apprentissage automatique fiables et précis.