Statistiques

De nouvelles méthodes améliorent la précision des estimations de la pauvreté à l'échelle locale.

Explorer de nouvelles méthodes pour prédire les changements d'état dans des environnements dynamiques.

Comment les retards impactent l’efficacité des conceptions d’essais adaptatifs.

De nouvelles techniques améliorent le regroupement des sujets dans des ensembles de données complexes.

Étudier l'impact du climat sur le timing de la migration des Parulines à grandes fleurs.

Examiner le lien entre les fuseaux horaires, l'exposition au soleil et les taux de cancer aux États-Unis.

Des recherches montrent des relations complexes dans l'évolution du langage grâce à des modèles et méthodes à jour.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la compréhension des variables aléatoires et de leurs applications.

Un modèle améliore les prédictions des effets du traitement en se basant sur les données existantes.

Un aperçu des opérateurs neuronaux, en se concentrant sur l'injectivité et la bijectivité.

Utiliser à la fois des données privées et publiques renforce l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité.

Cet article parle d'analyser les actions de traitement pour de meilleurs résultats pour les patients.

Examinons la régression par caractéristiques aléatoires pour des prédictions plus précises et un suivi de l'incertitude.

Une nouvelle approche pour la classification de graphes utilisant des caractéristiques spectrales améliore la précision et simplifie l'analyse.

Présentation d'une nouvelle méthode pour estimer équitablement les effets des traitements dans divers domaines.

Une nouvelle méthode renforce la confiance dans les estimations de modèles basées sur des simulations.

Comment les retards impactent l’efficacité des conceptions d’essais adaptatifs.

Explorer comment les systèmes biologiques traitent l'information grâce à l'inférence bayésienne.

Un aperçu de comment les brevets stimulent la croissance de la biotech au Royaume-Uni.

Examen de l'industrie minière du Pérou à travers l'analyse de données et les prévisions futures.

Un coup d'œil sur la règle de Haldane et son impact sur les prédictions.

Un modèle amélioré pour analyser les connexions dans des réseaux bipartites.

Combiner des classificateurs neuronaux avec la simulation de Monte Carlo améliore les méthodes d'analyse de données.

Une étude sur l'identification des facteurs qui influencent les taux de fertilité dans différents pays.

Découvrez comment les techniques d'échantillonnage influencent la recherche et l'analyse de données.

Améliorer l'évaluation des modèles bayésiens grâce à des techniques de calibrage efficaces.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse bayésienne grâce à des transformations de données efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la précision du modèle pour les motifs de copolymères diblocs en utilisant des données d'imagerie.

Une nouvelle méthode améliore la sélection de facteurs dans des données haute dimension.

Examiner comment les changements de position des UAV affectent la qualité et la fiabilité de la communication.

Une approche flexible pour la modélisation statistique de datasets variés.

Explorer des méthodes pour identifier des changements dans les séries chronologiques dans différents domaines.

Cette recherche présente de nouvelles méthodes pour prédire les valeurs futures en utilisant des modèles NLAR.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision dans le contrôle du risque des statistiques U.

Une nouvelle méthode pour mesurer les erreurs de discrétisation en utilisant la distribution de Wishart.

Présentation d'une nouvelle méthode pour estimer équitablement les effets des traitements dans divers domaines.

Améliorer l'évaluation des modèles bayésiens grâce à des techniques de calibrage efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la précision du marquage pour les études en sciences sociales en utilisant des LLM.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des estimations de la pauvreté à l'échelle locale.

CSSLR améliore la sélection de modèles de régression logistique, en rendant tout ça plus fiable et transparent.

Cette recherche présente de nouvelles méthodes pour prédire les valeurs futures en utilisant des modèles NLAR.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision dans le contrôle du risque des statistiques U.

Ce papier présente des techniques améliorées pour analyser les relations de séries temporelles cointegrées.

Une nouvelle méthode pour mesurer les erreurs de discrétisation en utilisant la distribution de Wishart.

Une plongée approfondie dans les méthodes de transport optimal et leurs applications.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prédictions en utilisant des fonctions de covariance.

Un aperçu de l'efficacité et des limites des estimateurs de réduction débiassés.

Cette étude examine comment les retours négatifs peuvent améliorer l'efficacité de la traversée de graphes.