Statistiques

Examiner comment les facteurs socio-démographiques influencent les résultats de santé pendant les épidémies.

Des recherches révèlent de nouvelles infos sur le milieu interstellaire grâce à l'analyse de la lumière des étoiles.

Une plongée dans la fiabilité des prévisions météo probabilistes.

Cette étude analyse comment la pandémie a affecté différentes causes de décès en Italie.

Cette étude évalue comment statFEM gère les erreurs dans des modèles complexes.

Un nouveau modèle montre comment les interactions influencent la transmission du COVID-19 et le risque individuel.

Une étude comparant l'efficacité des traitements chirurgicaux et non chirurgicaux pour la cholécystite.

Une plongée approfondie dans le comportement des cryptomonnaies et ses liens avec les marchés financiers.

Examiner comment les machines apprennent à créer des résultats complexes à partir de pièces simples.

Un aperçu de comment les agents apprennent et s'améliorent dans leurs environnements.

Une nouvelle méthode améliore comment les images correspondent aux entrées de texte.

Un aperçu des modèles graphiques suffisants pour analyser des données de haute dimension.

Apprends comment les autoencodeurs variationnels améliorent l'estimation dans les communications sans fil.

Un aperçu de comment les méthodes d'entraînement influencent la performance des modèles en apprentissage automatique.

RS-CNN propose une nouvelle façon de quantifier l'incertitude dans les prédictions du machine learning.

Apprends comment les bandits contextuels s'adaptent aux récompenses changeantes pour prendre de meilleures décisions.

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.

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

Un aperçu des méthodes bayésiennes et fréquentistes en statistiques.

Cette étude évalue comment statFEM gère les erreurs dans des modèles complexes.

Un nouvel outil pour ajuster les données d'enquête pour mieux représenter la population.

Une nouvelle méthode améliore les mélanges gaussiens pour de meilleures prédictions dans des distributions complexes.

Méthodes pour améliorer la précision des estimations dans les grands ensembles de données.

Un guide des techniques d'analyse bayésienne pour la prévision des données spatiales.

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.

Cet article présente une nouvelle méthode pour prédire des résultats en fonction de facteurs de données.

Une plongée dans la fiabilité des prévisions météo probabilistes.

Une nouvelle méthode pour analyser l'activité cérébrale en utilisant l'autorégression vectorielle.

Cet article parle de l'échantillonnage par importance et des méthodes de biaisage dans des systèmes complexes.

Un aperçu des méthodes innovantes pour étudier des modèles de données complexes.

Un nouveau cadre aide les scientifiques à mieux communiquer et à concevoir de meilleures expériences.

La recherche présente des modèles pour analyser les distributions gaussiennes en utilisant le mètre de Wasserstein.

Une étude comparant l'efficacité des traitements chirurgicaux et non chirurgicaux pour la cholécystite.

Cet article présente une nouvelle méthode pour prédire des résultats en fonction de facteurs de données.

Un aperçu des méthodes innovantes pour étudier des modèles de données complexes.

Explore les bases et les applications des réseaux de neurones à deux couches.

La recherche présente des modèles pour analyser les distributions gaussiennes en utilisant le mètre de Wasserstein.

De nouvelles méthodes améliorent le contrôle du taux de fausses découvertes dans l'analyse de données binaires.

Une méthode pour dériver des distributions a priori à partir des processus de prise de décision des experts.

Une nouvelle méthode pour améliorer les estimations dans l'analyse des données à haute dimension en utilisant des estimateurs nuls.

Les essais LAGO permettent des ajustements de traitement flexibles pour améliorer les résultats des patients dans la recherche clinique.