Statistiques

Une nouvelle approche améliore notre compréhension du microbiome intestinal et de ses impacts sur la santé.

Examiner comment des événements extrêmes peuvent se produire en même temps à différents endroits.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'estimation des rendements agricoles à partir de données agrégées.

Des chercheurs améliorent l'analyse des données de santé avec des méthodes bayésiennes pour le phénotypage des patients.

Explorer de nouvelles méthodes et tailles d'effet pour une meilleure analyse des données.

Analyse des facteurs de risque liés au COVID-19 parmi différents groupes démographiques en Californie.

Un aperçu des modèles épidémiques et de leurs applications dans la gestion des nuisibles.

Une méthode pour améliorer les modèles statistiques en utilisant les avis d'experts.

Examiner la fiabilité et la validation des fonctions d'influence dans les modèles d'apprentissage profond.

Discuter du classement de consensus robuste pour maintenir l'exactitude dans des environnements de données défaillants.

Améliorer les intervalles de prévision en tenant compte de l'incertitude dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des agents en utilisant la symétrie dans les tâches.

Examiner l'équivalence des modèles dans le diagnostic des troubles d'apprentissage entre différents groupes.

Améliorer l'entraînement des réseaux neuronaux pour de meilleurs résultats en distribution d'électricité.

Un nouveau modèle aide à la prise de décision en gérant efficacement les combinaisons de traitement.

Cet article parle des principaux défis et des pistes de recherche en apprentissage profond.

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.

Les DFMs épars clarifient les relations de données pour de meilleures perspectives économiques.

Une nouvelle méthode d'inférence bayésienne utilisant la dynamique des particules pour des données complexes.

Un aperçu des modèles épidémiques et de leurs applications dans la gestion des nuisibles.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de décès dus au cancer dans différentes régions.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des interactions dans des réseaux complexes.

Des recherches montrent des trucs sur le mouvement humain grâce à l'activité des téléphones.

Un aperçu de comment la réconciliation des prévisions améliore la prise de décision dans différents domaines.

Améliorer les estimations dans les systèmes dynamiques avec des méthodes de filtrage innovantes.

Une nouvelle approche améliore notre compréhension du microbiome intestinal et de ses impacts sur la santé.

De nouvelles méthodes améliorent l'inférence statistique pour les fonctions monotones.

Examiner comment des événements extrêmes peuvent se produire en même temps à différents endroits.

Examiner l'équivalence des modèles dans le diagnostic des troubles d'apprentissage entre différents groupes.

Les DFMs épars clarifient les relations de données pour de meilleures perspectives économiques.

Un nouveau modèle aide à la prise de décision en gérant efficacement les combinaisons de traitement.

Apprends comment les relations de cause à effet améliorent la performance et la fiabilité des réseaux de neurones.

Explorer de nouvelles méthodes et tailles d'effet pour une meilleure analyse des données.

Apprends à estimer des valeurs à partir de données bruyantes en utilisant des méthodes statistiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'inférence statistique pour les fonctions monotones.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité de l'analyse de la caractéristique d'Euler dans les données de forme.

Une méthode plus rapide pour analyser les impacts des entrées sur les sorties du modèle.

Cet article parle des principaux défis et des pistes de recherche en apprentissage profond.

Cet article explore l'optimisation robuste par rapport à la distribution et ses propriétés statistiques.

Le fond cosmique micro-onde révèle des trucs importants sur l'état initial de l'univers.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions à long terme en choisissant les meilleures mesures.