Statistiques

Cette recherche examine comment les nouvelles fonctionnalités influencent les interactions des utilisateurs sur des plateformes comme WeChat.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des données dans les tests A/B.

Des recherches montrent que les vagues de chaleur extrêmes sont plus fréquentes à cause du changement climatique.

Examiner comment l'énergie renouvelable influence les émissions des centrales électriques à combustibles fossiles.

Cet article parle de l'importance de corriger le biais de déclaration des résultats dans la recherche clinique.

Comprendre comment les émotions influencent les interactions et les conversations en ligne.

Examiner des méthodes pour attribuer les changements climatiques aux activités humaines.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles climatiques pour prédire les conditions futures.

Un aperçu de l'algorithme UCB et de sa stabilité dans la collecte de données.

Explorer les réseaux de neurones polynomiaux et leurs applications dans différents domaines.

Améliorer la précision de l'analyse des données tout en garantissant la vie privée des utilisateurs grâce à ULDP.

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Une nouvelle méthode améliore la construction des arbres évolutifs en utilisant l'apprentissage profond.

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Un nouvel algorithme améliore l'identification des meilleures options dans des scénarios à budget fixe.

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Apprends comment le mouvement influence les signaux de communication sans fil et leur fiabilité.

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De nouvelles méthodes de prévision améliorent la précision des prévisions de demande et la gestion des stocks.

Un guide pour bien formatte les soumissions académiques avec elsarticle.cls.

Un aperçu du processus d'Ornstein-Uhlenbeck et de ses applications dans le monde réel.

De nouveaux algorithmes de détection adaptatifs améliorent l'identification des cibles dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des caractéristiques de la population en utilisant des données d'échantillonnage mixte.

De nouvelles méthodes accélèrent l'analyse des interactions entre espèces en utilisant des données écologiques.

Examiner l'impact de la suppression de données sur les conclusions de l'analyse MCMC.

Explore l'importance du taux d'acceptation dans l'algorithme de Metropolis pour l'échantillonnage.

Une nouvelle approche pour quantifier les risques dans des systèmes avec des paramètres incertains en utilisant des mélanges gaussiens.

Un aperçu de l'utilisation de modèles statistiques pour évaluer la performance des athlètes.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des distributions de points dans différents domaines.

Une étude sur les limites de Statcheck dans la vérification des résultats statistiques.

Présentation d'un modèle flexible pour estimer la volatilité dans plusieurs domaines.

Améliorer la précision de l'analyse des données tout en garantissant la vie privée des utilisateurs grâce à ULDP.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des données dans les tests A/B.

Des recherches montrent que les vagues de chaleur extrêmes sont plus fréquentes à cause du changement climatique.

Présentation d'un nouvel algorithme pour identifier des relations causales entre des variables cachées.

Présentation d'un test robuste pour évaluer des modèles elliptiques dans des ensembles de données hautement dimensionnels.

Une méthode pour clarifier les relations causales malgré des facteurs non mesurés.

Cet article parle de l'importance de corriger le biais de déclaration des résultats dans la recherche clinique.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles en analyse statistique.

Un aperçu de l'algorithme UCB et de sa stabilité dans la collecte de données.

Présentation d'un test robuste pour évaluer des modèles elliptiques dans des ensembles de données hautement dimensionnels.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la complétion de tenseurs avec moins d'échantillons.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles en analyse statistique.

Un aperçu des techniques améliorées pour identifier les changements dans différents systèmes.

Un aperçu de la combinaison des probabilités et de leurs applications dans divers domaines.

Un aperçu clair des copules bivariées et de leur rôle dans la modélisation des relations entre les variables aléatoires.

Apprends des méthodes efficaces pour tester l'auto-calibration dans des modèles de régression pour la finance et l'assurance.