Statistiques

Un nouveau cadre de prévisions flexible améliore la précision dans la prédiction de la génération d'énergie.

Cet article examine l'analyse des facteurs latents pour les courts panels en finance.

Un nouvel outil simplifie l'analyse des données d'essais cliniques pour de meilleures décisions en matière de santé.

Explore les motifs dans les données de séries chronologiques en utilisant l'hypothèse de la différence martingale.

Une vue d'ensemble sur le comportement des moyennes en statistique et en probabilité.

Examiner comment la race impacte l'accès aux cours avancés dans les lycées.

Une étude utilise des données mobiles pour analyser les tendances d'humeur et leurs implications pour la santé mentale.

Examiner les défis pour estimer les taux de vaccination via des enquêtes.

Un nouveau cadre de prévisions flexible améliore la précision dans la prédiction de la génération d'énergie.

Des chercheurs améliorent les calculs de différence d'énergie avec l'apprentissage automatique pour des études moléculaires.

Une nouvelle méthode améliore la clarté dans l'analyse des données fonctionnelles multivariées complexes.

Nouvelles méthodes de classification pour des données HDLSS difficiles sans réduction de dimension.

G-TRACER améliore la généralisation des modèles de deep learning grâce à des techniques axées sur la stabilité.

Une nouvelle métrique améliore la précision et la clarté des prédictions du modèle.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de la régression linéaire malgré la variabilité des données.

Explorer comment les données publiques peuvent améliorer les modèles d'apprentissage machine préservant la vie privée.

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

Une nouvelle technique améliore l'inférence pour les modèles gaussiens latents avec des données complexes.

Cet article parle de la méthode de sampling Restart dans les modèles génératifs.

Apprends à choisir des modèles prédictifs de manière efficace en utilisant l'inférence bayésienne.

Explorer le rôle du PDMP et du couplage pour améliorer les méthodes d'échantillonnage statistique.

Une nouvelle méthode pour échantillonner des distributions complexes en imagerie.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité et la précision dans la conception expérimentale en utilisant des méthodes bayésiennes.

De nouveaux algorithmes améliorent l'apprentissage de structure dans des systèmes complexes avec plein de variables.

Des approches innovantes combinent la génétique et l'imagerie pour un meilleur diagnostic de la schizophrénie.

Cet article examine l'analyse des facteurs latents pour les courts panels en finance.

Une nouvelle méthode améliore la clarté dans l'analyse des données fonctionnelles multivariées complexes.

Examiner comment les essais personnalisés influencent le traitement des problèmes cardiaques.

Des approches innovantes visent à améliorer les soins aux patients grâce à des recommandations de traitement fiables.

Méthodes efficaces pour gérer les données manquantes et garantir des résultats de recherche fiables.

Examiner comment la race impacte l'accès aux cours avancés dans les lycées.

De nouvelles méthodes pour analyser des courbes améliorent les comparaisons statistiques dans différents domaines.

Une étude utilise des données mobiles pour analyser les tendances d'humeur et leurs implications pour la santé mentale.

Une vue d'ensemble sur le comportement des moyennes en statistique et en probabilité.

Explore de nouvelles limites pour les sommes de vecteurs aléatoires dépendants en haute dimension.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de la régression linéaire malgré la variabilité des données.

Explore comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles lors de l'analyse collective.

Un aperçu de comment la technique SOS simplifie les tâches d'optimisation complexes.

Examiner le rôle des projections d'information dans les tests d'hypothèses.

Examiner le rôle des champs aléatoires faiblement dépendants dans différentes applications.

Apprends sur les modes et leur importance dans l'analyse de données.