Statistiques

Analyser comment l'adhésion affecte l'efficacité des médicaments dans la vie réelle.

L'auto-évaluation de la confiance aide les étudiants à améliorer leurs résultats en maths.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des structures cristallines en utilisant des données de diffraction des rayons X.

Une nouvelle méthode utilise les DSE pour mieux prédire le risque de cancer chez les patients.

Explorer l'importance de la biodiversité et son impact sur les écosystèmes.

Un aperçu d'une méthode pour identifier la cause et l'effet au fil du temps.

Cette recherche se concentre sur l'optimisation de la sélection de nœuds pour des données fonctionnelles en deux dimensions.

Explorer le rôle des RDS dans l'étude des populations de trafic difficiles à atteindre.

Une méthode PCA robuste qui minimise l'impact des valeurs aberrantes et préserve l'intégrité des données.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des dimensions pour des données complexes en haute dimension.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des caractéristiques dans les autoencodeurs variationnels.

Explorer le potentiel des noyaux quantiques pour améliorer les techniques d'apprentissage automatique.

Cette étude met en lumière la complexité d'échantillonnage des algorithmes de descente de miroir de politique neuronale en apprentissage profond.

Découvre comment les muons nous aident à voir à l'intérieur des objets sans les ouvrir.

Un modèle de rétrécissement lié améliore l'estimation et l'interprétation des effets d'interaction dans l'analyse de régression.

Examiner comment la confiance évolue à travers les expériences et les interactions individuelles.

Explorer des perspectives géométriques sur les matrices de corrélation pour des insights plus profonds.

Cet article présente une nouvelle méthode pour choisir le rayon dans l'analyse de données complexes.

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.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité dans l'analyse des dynamiques d'événements en utilisant des MHP.

Un aperçu des réseaux de neurones bayésiens et de leur importance en IA.

Comment les statistiques bayésiennes aident à analyser les données expérimentales en physique.

Des techniques innovantes améliorent l'analyse des équations différentielles stochastiques et leur incertitude.

Une nouvelle méthode pour une estimation et une gestion du risque de crédit plus précises.

Une nouvelle technique de modélisation améliore la compréhension des effets à long terme des traitements.

Un aperçu de l'algorithme EM et de son adaptation Monte Carlo pour gérer les données manquantes.

De nouvelles méthodes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions complexes pour des estimations précises.

Une bonne séparation des données améliore la précision de détection du cancer du poumon avec l'apprentissage profond.

Une méthode PCA robuste qui minimise l'impact des valeurs aberrantes et préserve l'intégrité des données.

Découvre comment les normes de persistance révèlent des trucs au-delà des stats traditionnelles.

Une nouvelle méthode pour une meilleure analyse statistique avec des paramètres de nuisance.

Présentation du PRe-process pour une analyse de données flexible et valide.

Un aperçu des méthodes bayésiennes pour analyser les distributions de données asymétriques.

Explorer l'équation de Fokker-Planck fractale et son impact sur le comportement des particules.

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Une nouvelle méthode pour une meilleure analyse statistique avec des paramètres de nuisance.

Présentation du PRe-process pour une analyse de données flexible et valide.

Un aperçu des méthodes bayésiennes pour analyser les distributions de données asymétriques.

Découvrez comment la CCA aide à révéler les relations entre des ensembles de données variés.

Cette étude examine les facteurs qui influencent les courbes d'apprentissage en régression par crête noyau.

Apprends à repérer des motifs inhabituels dans les données de manière efficace.

Apprends à estimer et comparer les moyennes efficacement en utilisant des techniques avancées.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans l'estimation des paramètres de données clés.