Statistiques

Une méthode pour améliorer les estimations à partir d'échantillons non probabilistes en utilisant la calibration.

Une nouvelle méthode améliore le trading de paires en réduisant les risques et les coûts.

Utiliser des données pour améliorer la cartographie de la pauvreté à Dar es Salaam.

De nouvelles techniques améliorent la qualité des images pour surveiller les changements sur Terre en utilisant le SAR.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la prévision des durées de chirurgie pour une meilleure gestion hospitalière.

Un nouvel algorithme améliore les estimations de charge virale dans les tests groupés.

Une étude sur l'amélioration de la fiabilité et de la qualité des données dans la surveillance des capteurs.

Explorer des outils innovants pour analyser la distribution et les tendances de la faune.

Explorer comment les transformateurs favorisent les fonctions à faible sensibilité pour une meilleure performance.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des modèles dans les tâches d'apprentissage non supervisé.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'apprentissage en contexte pour l'apprentissage par renforcement.

De nouveaux algorithmes améliorent l'entraînement du modèle Maxent pour prédire les occurrences d'incendies de forêt.

Examen des protocoles d'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée tout en augmentant la précision du modèle.

Étendre les distances Sliced-Wasserstein aux variétés de Cartan-Hadamard pour améliorer la comparaison de données.

CLOUD propose une solution pour les causes cachées dans l'analyse causale à travers différents types de données.

Apprends des méthodes efficaces pour régler les matrices d'échelle dans l'échantillonnage de Monte Carlo Hamiltonien.

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.

Une méthode pour choisir les meilleures variables pour une analyse de données plus claire.

Apprends comment de nouvelles méthodes améliorent les prédictions pour les événements et résultats aléatoires.

Une comparaison des mesures de distance pour une analyse de clustering efficace.

Un regard clair sur pourquoi changer de porte est la stratégie gagnante.

Un projet pour améliorer la représentation des groupes sous-représentés dans les enquêtes en Ligurie.

Cet article parle des méthodes pour estimer les paramètres qui changent dans des systèmes dynamiques en utilisant des données en temps réel.

Apprends des méthodes efficaces pour régler les matrices d'échelle dans l'échantillonnage de Monte Carlo Hamiltonien.

Découvre comment de nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans des problèmes scientifiques complexes.

Les chercheurs améliorent la modélisation des processus gaussiens en utilisant l'approximation de Vecchia et la technologie GPU.

Un aperçu du modèle conjoint combinant des mesures répétées et le timing des événements dans les études de santé.

Un guide clair pour concevoir des simulations de haute qualité dans la recherche en science des données.

Utiliser le package rts2 pour surveiller efficacement les risques de maladies.

Apprends des techniques pour simplifier les données à haute dimension afin de mieux comprendre les valeurs extrêmes.

Explore des techniques essentielles pour gérer efficacement de gros ensembles de données.

Une méthode pour améliorer les estimations à partir d'échantillons non probabilistes en utilisant la calibration.

Nouveau modèle paramétrique qui traite des fractions de guérison et du censorage dépendant dans l'analyse de survie.

Apprends des méthodes efficaces pour régler les matrices d'échelle dans l'échantillonnage de Monte Carlo Hamiltonien.

Cette étude évalue l'impact des données de faible fidélité sur les modèles de substitution.

Un aperçu du modèle conjoint combinant des mesures répétées et le timing des événements dans les études de santé.

Un aperçu de l'inférence causale, des traitements et des variables intermédiaires dans la recherche.

Un aperçu de comment le bruit impacte la détection du signal dans les systèmes techniques.

Un aperçu des variables aléatoires gaussiennes tronquées et exponentielles et de leurs implications.

Un aperçu de comment les enchevêtrements aident à regrouper et analyser les données.

Un nouveau test pour comparer les valeurs moyennes dans des ensembles de données complexes.

Cet article parle de l'algorithme Majority-of-Three pour améliorer la précision d'apprentissage.

Un aperçu des variables aléatoires gaussiennes tronquées et exponentielles et de leurs implications.

Cet article explore la méthode eglatent pour analyser les événements extrêmes et leurs facteurs.

Apprends des techniques pour simplifier les données à haute dimension afin de mieux comprendre les valeurs extrêmes.

Explorer les impacts de la perturbation des matrices sur l'analyse des données dans différents domaines.

Recherche sur les fonctions polynomiales et leur rôle dans l'approximation des distributions gaussiennes haute dimension.