Statistiques

Les méthodes bayésiennes améliorent l'analyse des données d'enquête avec des réponses rares, rendant les résultats plus fiables.

Une étude révèle un gros sous-estimation des cas de COVID-19 pendant la première vague en Italie.

Un nouveau modèle améliore les prédictions dans la recherche sur le microbiome avec des données limitées.

Une nouvelle approche pour garantir des prédictions justes dans l'analyse de la mobilité urbaine.

AWAIRE propose une nouvelle méthode pour vérifier les résultats des élections IRV sans avoir besoin de dossiers détaillés.

Un aperçu de comment SHAP et CEN améliorent les insights de l'analyse de données.

Une nouvelle méthode utilisant des données radar améliore les prévisions d'événements de fortes pluies.

SMC-EEM propose une façon plus rapide de modéliser des écosystèmes complexes.

Un aperçu de la multicalibration et de l'omniprévision en apprentissage automatique.

La prédiction par lots améliore les évaluations des résultats pour des groupes d'exemples dans la recherche.

Présentation de l'échantillonnage Thompson par inférence variationnelle pour une prise de décision efficace.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering et les insights grâce à des regroupements équilibrés.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour mieux comprendre les transitions de phase dans les matériaux.

Une nouvelle méthode pour estimer des distributions avec des histogrammes bayésiens améliore l'efficacité mémoire.

Un nouveau modèle améliore les prédictions dans la recherche sur le microbiome avec des données limitées.

Nouvelles méthodes pour protéger l'apprentissage automatique des attaques backdoor en utilisant la force des caractéristiques.

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 l'automatisation peut simplifier la notation des devoirs ouverts pour les enseignants.

Aperçu des modèles de volatilité en géographie, finance et sciences environnementales.

Un aperçu des méthodes bayésiennes et fréquentistes en statistiques.

Une nouvelle approche spectrale améliore les modèles Matérn multivariés pour l'analyse des données spatiales.

Explore différentes méthodes en modélisation causale et leur importance pour la recherche.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering et les insights grâce à des regroupements équilibrés.

Une nouvelle méthode pour estimer des distributions avec des histogrammes bayésiens améliore l'efficacité mémoire.

Un nouveau modèle améliore les prédictions dans la recherche sur le microbiome avec des données limitées.

Une nouvelle méthode pour calculer les chances de gagner dans les grands tournois sportifs de manière efficace.

Apprends sur la dominance stochastique et son utilisation dans l'analyse d'investissement.

Découvre comment les modèles graphiques gaussiens analysent les relations dans des données appariées.

Une nouvelle méthode pour tirer des insights de données résumées en utilisant l'échantillonnage de Gibbs.

La génération de données synthétiques améliore la confidentialité tout en permettant une analyse de données précieuse.

Les méthodes bayésiennes améliorent l'analyse des données d'enquête avec des réponses rares, rendant les résultats plus fiables.

Apprends sur les modèles de facteurs et leurs méthodes pour simplifier des données complexes.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering et les insights grâce à des regroupements équilibrés.

Une nouvelle approche améliore la précision pour prédire les résultats des matchs de handball en utilisant des données historiques.

Examiner les problèmes et les solutions pour une meilleure reproductibilité dans la recherche en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour analyser des séries chronologiques de comptage et prévoir les tendances futures.

Apprends comment les points de design améliorent la précision des prédictions en statistiques spatiales.

Cet article discute des méthodes pour évaluer les effets des traitements dans la recherche.

Une méthode pour estimer les tailles de saut dans les systèmes de stockage en utilisant des techniques non paramétriques.

Une nouvelle méthode pour estimer des distributions avec des histogrammes bayésiens améliore l'efficacité mémoire.

Une nouvelle approche pour simplifier l'analyse de données complexes en utilisant des méthodes de transport optimal.

Des chercheurs développent des tests pour évaluer les coefficients de diffusion dans des systèmes complexes au fil du temps.

Explore comment l'apprentissage méta non linéaire améliore l'efficacité et la précision de l'apprentissage des tâches.

L'algorithme rSVDdpd offre des analyses de données fiables même en présence de valeurs aberrantes et de bruit.

Un aperçu de comment la géométrie de l'information peut améliorer les techniques d'apprentissage automatique.

Apprends des méthodes efficaces pour analyser des données regroupées en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres.