Statistiques

Analyser les effets climatiques de l'éruption du Mt. Pinatubo donne des pistes pour les interventions futures.

Présentation de SARIS : une méthode pour estimer les constantes de normalisation avec une efficacité améliorée.

Découvrez comment les contrats de stop loss tronqués aident les assureurs à gérer les risques de manière efficace.

Se concentrer sur des questions claires rend les essais cliniques plus pertinents et aide à prendre des décisions.

Cet article examine des techniques pour analyser les données de diffusion des noyaux d'hélium.

Examiner les influences sectorielles dans les marchés financiers pendant les crises en utilisant des données historiques.

Une étude sur comment les conditions économiques influencent le comportement de la courbe des taux avec un nouveau modèle.

Explorer comment les classements d'auteurs peuvent améliorer la qualité de l'examen par les pairs dans la recherche.

Une nouvelle approche améliore les prévisions en gérant les délais temporels dans les données des capteurs.

Une nouvelle méthode pour évaluer la valeur des données graphiques dans différents domaines.

De nouveaux outils améliorent la compréhension des prédictions des Forêts Aléatoires Fonctionnelles dans le domaine de la santé.

Explorer l'impact de l'apprentissage contextuel sur la performance des modèles linguistiques.

Un coup d'œil sur les types et la mesure de l'incertitude dans les prévisions.

La recherche montre comment les couches dans les LLM contribuent de manière égale aux prédictions.

Explorer comment les classements d'auteurs peuvent améliorer la qualité de l'examen par les pairs dans la recherche.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones en se concentrant sur le jacobien pour des sorties structurées.

Examiner comment les scatterers affectent la qualité du signal sans fil dans différents environnements.

Apprends comment le mouvement influence les signaux de communication sans fil et leur fiabilité.

Découvrez des astuces pour améliorer tes chances dans la Marelle et les Navires de Guerre.

De nouvelles méthodes de prévision améliorent la précision des prévisions de demande et la gestion des stocks.

Un guide pour bien formatte les soumissions académiques avec elsarticle.cls.

Un aperçu du processus d'Ornstein-Uhlenbeck et de ses applications dans le monde réel.

De nouveaux algorithmes de détection adaptatifs améliorent l'identification des cibles dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des caractéristiques de la population en utilisant des données d'échantillonnage mixte.

Air-HOLP améliore le filtrage des caractéristiques dans des ensembles de données complexes, équilibrant précision et efficacité.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour une analyse de données efficace en utilisant des techniques bayésiennes.

Les modèles semi-Markoviens améliorent la compréhension de la latence du cancer et des risques de surdiagnostic.

Un guide des méthodes pour estimer la covariance asymptotique dans les simulations MCMC.

Introduction de techniques améliorées pour analyser la fiabilité des échantillons MCMC.

Un nouvel outil pour étudier des événements dans l'espace et le temps.

Découvrez comment la dynamique de Langevin améliore l'estimation des paramètres par rapport aux méthodes traditionnelles.

Une méthode pour prendre de meilleures décisions en cas d'incertitude en utilisant des techniques computationnelles innovantes.

De nouveaux outils améliorent la compréhension des prédictions des Forêts Aléatoires Fonctionnelles dans le domaine de la santé.

Présentation de SARIS : une méthode pour estimer les constantes de normalisation avec une efficacité améliorée.

Air-HOLP améliore le filtrage des caractéristiques dans des ensembles de données complexes, équilibrant précision et efficacité.

Un aperçu des méthodes améliorées pour analyser des données fonctionnelles.

Une analyse de comment les idées se propagent à travers les connexions sociales et les réseaux sociaux.

Un nouveau modèle s'attaque aux défis du classement avec des données qui changent.

L'apprentissage machine causal donne des infos pour prendre de meilleures décisions sur les risques de la chaîne d'approvisionnement.

De nouveaux algorithmes aident à protéger les données des participants tout en estimant les effets des traitements.

Apprends comment la kurtosis influence le comportement des données dans différents domaines.

De nouveaux outils améliorent la compréhension des prédictions des Forêts Aléatoires Fonctionnelles dans le domaine de la santé.

Examiner comment le bruit influence le comportement et les transitions dans des systèmes hors équilibre.

Cet article examine de nouvelles méthodes pour évaluer la concentration des vecteurs aléatoires gaussiens autour des valeurs moyennes.

Apprends comment les rapports de vraisemblance et les p-values diffèrent dans les tests d'hypothèses.

Un aperçu des méthodes améliorées pour analyser des données fonctionnelles.

Un nouvel algorithme spectral vise à améliorer la récupération de communauté dans des réseaux étiquetés.

Un nouveau modèle s'attaque aux défis du classement avec des données qui changent.