Statistiques

Des chercheurs utilisent le machine learning pour améliorer la détection des ondes solitaires internes dans les données océaniques.

Examiner le fossé entre les élites et les masses dans les discussions politiques en ligne.

Utiliser des données d'expression génique pour prédire les impacts chimiques sur la santé et l'environnement.

Analyse des méthodes traditionnelles et d'apprentissage automatique pour gérer les données manquantes.

Apprends comment les copules en vigne améliorent les prédictions dans des relations de données complexes.

Une approche flexible pour analyser des ensembles de données complexes en utilisant des priorités imbriquées avec des atomes partagés.

Méthodes innovantes pour récupérer des étiquettes temporelles à partir de données dynamiques bruyantes.

Un aperçu des algorithmes de liaison de dossiers et de leur impact sur l'analyse des données.

De nouvelles méthodes améliorent l'inférence des propriétés des matériaux en mécanique et en imagerie médicale.

Découvrez comment les données synthétiques aident les détaillants à protéger la vie privée des clients tout en obtenant des insights.

Une nouvelle approche pour des simulations de collisions de particules efficaces en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Cet article parle des méthodes pour échantillonner des données complexes et de haute dimension de manière plus efficace.

Explorer les risques de confidentialité liés aux données synthétiques et introduire l'Indice de Plagiat de Données.

L'apprentissage fédéré améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.

Une nouvelle méthode combine des prédictions bayésiennes et des copules en treillis pour améliorer l'analyse des données.

Enquête sur la façon dont le flux miroir minimise les erreurs dans les tâches de classification.

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.

La loi de Benford montre des motifs bizarres dans les premiers chiffres de différents ensembles de données.

Une méthode pour une analyse de signal détaillée dans le temps et la fréquence.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'univers grâce aux données de lentille gravitationnelle faible.

Cet article parle des méthodes pour échantillonner des données complexes et de haute dimension de manière plus efficace.

Une nouvelle approche pour comprendre les interactions boursières pendant les changements de marché.

Les méthodes bayésiennes améliorent la vitesse et la précision de l'analyse des données pour les grands ensembles de données.

Une nouvelle méthode fusionne l'inférence bayésienne et l'apprentissage automatique pour une meilleure analyse des données.

Une nouvelle méthode pour estimer les attentes conditionnelles de manière efficace dans des environnements incertains.

Examiner comment les modèles de population façonnent les généalogies et influencent les algorithmes génétiques.

De nouvelles techniques d'échantillonnage améliorent l'efficacité de l'analyse statistique.

Une nouvelle technique utilisant l'électrostatique pour une meilleure échantillonnage et estimation des données.

Introduction d'une approche bayésienne pour améliorer la sélection des variables dans les modèles de régression.

Un guide pour optimiser la taille de l'échantillon pour une analyse de données efficace.

Découvre comment le quilting en cluster s'attaque aux défis de l'apprentissage en patchwork avec des ensembles de données incomplets.

Analyse des méthodes traditionnelles et d'apprentissage automatique pour gérer les données manquantes.

Apprends comment les copules en vigne améliorent les prédictions dans des relations de données complexes.

Une nouvelle approche pour comprendre les effets causals dans les études de traitement avec des variables continues.

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Une nouvelle méthode améliore la modélisation des données dans des zones avec peu d'infos.

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Apprends comment la régression par noyau et la mise à jour bayésienne améliorent les prédictions avec de nouvelles données.

Méthodes innovantes pour récupérer des étiquettes temporelles à partir de données dynamiques bruyantes.

Cet article présente des quantiles minimax pour de meilleures estimations statistiques.

Cette étude examine les PINNs bayésiens pour estimer les paramètres des PDE à partir de données bruitées.

Deux nouveaux estimateurs améliorent la précision dans l'analyse des données de réponse des items.

Explore comment le modèle de blocs stochastiques aide à identifier des communautés dans les réseaux.

Apprends à identifier des motifs inhabituels dans des données de séries temporelles avec la profondeur de Markov.