Statistiques

De nouveaux modèles améliorent la compréhension de la survie des patients atteints de cancer et des effets des traitements.

Un nouvel algorithme simplifie les mises à jour des modèles de distribution des espèces en conservation.

Une étude remet en question les idées reçues sur comment l'éducation influence la mobilité sociale.

Un aperçu de comment les modèles de citation peuvent améliorer la compréhension de l'impact de la recherche.

Présentation du modèle SPAR pour mieux comprendre les événements extrêmes rares en jointure.

Une nouvelle méthode pour analyser les relations dans des données de réclamations d'assurance incomplètes.

Une approche flexible pour étudier la dengue et le chikungunya dans le sud-est du Brésil.

Un modèle statistique améliore l'analyse des données démographiques à travers différents groupes.

De nouvelles méthodes aident à estimer les effets causaux quand certains facteurs restent non mesurés.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer la précision des prix des options sur les paniers.

Cet article examine l'évolution de l'apprentissage hebbien dans les réseaux de neurones.

Un aperçu de la théorie essentielle derrière les modèles d'apprentissage profond.

Ce papier parle d'améliorer l'optimisation stochastique grâce à l'échantillonnage de données récurrent et des méthodes de régularisation.

Cet article examine l'impact des caractéristiques des jeux de données sur la précision des modèles d'apprentissage automatique.

Cet article parle de l'impact de la sous-déclaration des données sur l'équité des modèles prédictifs.

Cette étude évalue les méthodes traditionnelles et basées sur les arbres pour gérer les données manquantes.

Comprendre les complexités et les solutions dans l'analyse des données géospatiales.

Examiner comment les parties interagissent pour créer de nouveaux résultats dans des systèmes complexes.

PORTSEA fait avancer les statistiques de valeur extrême, influençant divers domaines et l'éducation.

Cet article examine comment la gamification booste l'engagement des étudiants dans les classes inversées.

Une nouvelle méthode d'analyse améliore la compréhension des maladies chroniques et des facteurs de santé.

Examiner l'impact des compétences académiques sur l'inscription à l'université en Italie.

Apprends à analyser et gérer les risques en finance et en affaires.

Méthodes pour améliorer l'estimation de localisation malgré des données biaisées et des valeurs aberrantes.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension de la survie des patients atteints de cancer et des effets des traitements.

Explorer comment un design optimal améliore les techniques d'estimation des paramètres bayésiens.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des simulations dans plusieurs domaines scientifiques.

Cet article présente une méthode pour l'estimation des paramètres dans le processus de Hawkes en utilisant des observations discrètes.

CGLASSO propose des moyens améliorés pour étudier l'activité cérébrale et la connectivité.

Une nouvelle approche améliore la modélisation des systèmes hamiltoniens malgré des données bruyantes.

Apprends comment la mémoire longue influence les prédictions dans différents domaines.

Une méthode combinant PCA et profondeur statistique améliore la détection des valeurs aberrantes dans l'analyse de données.

Cet article présente une méthode pour identifier des relations causales en utilisant des données diverses.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension de la survie des patients atteints de cancer et des effets des traitements.

De nouvelles méthodes aident à estimer les effets causaux quand certains facteurs restent non mesurés.

Un aperçu de comment ces modèles analysent des structures de données complexes dans différents domaines.

Une nouvelle approche pour identifier les facteurs de confusion grâce à l'analyse de texte non structuré.

De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation des explications des modèles d'IA.

Une étude remet en question les idées reçues sur comment l'éducation influence la mobilité sociale.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des effets du traitement dans les petits échantillons.

Un aperçu de comment ces modèles analysent des structures de données complexes dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des effets du traitement dans les petits échantillons.

Un aperçu de la théorie essentielle derrière les modèles d'apprentissage profond.

Apprends comment la régression non paramétrique peut s'adapter aux contraintes pour de meilleures prédictions.

De nouvelles méthodes améliorent la séparation des signaux provenant de sources mélangées, en s'attaquant efficacement aux problèmes de bruit.

Cette étude présente des méthodes améliorées pour estimer l'entropie de Tsallis à travers des populations exponentielles indépendantes.

Méthodes pour gérer les défis dans les analyses statistiques avec des données dépendantes.

Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de machine learning sans données étiquetées.