Statistiques

Un nouveau modèle améliore les prévisions de volatilité des actions en utilisant l'analyse de réseau.

Un aperçu de comment les modèles de facteurs dynamiques épars simplifient l'analyse de données complexes.

Un aperçu des changements constants et involontaires de nos mouvements oculaires.

Présentation de +msRNAer, un outil pour mieux comprendre la propagation du COVID-19.

De nouvelles recherches montrent que le terrain influence la vitesse de randonnée de manière significative.

Un nouveau cadre de simulation pour améliorer les achats en logistique.

Cette recherche montre comment la connectivité cérébrale influence la cognition sociale et les différences individuelles.

Une étude sur l'utilisation des données pour choisir les compositions gagnantes au foot.

Une plongée profonde dans l'amélioration de la précision des prévisions de modèles grâce à la NCP.

Cette étude révèle des motifs dans les sons des cachalots et leurs possibles significations.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions en régression à réponses multiples, pertinente pour divers domaines.

IPNN propose une nouvelle façon de classer et regrouper les données efficacement.

Cette étude présente des méthodes pour récupérer efficacement les labels de données mélangés.

Ce papier explore une nouvelle méthode pour apprendre des politiques à partir de données hors ligne.

Un aperçu de comment l'OKPCA améliore la détection de pannes dans les systèmes automatisés.

RPExNRule améliore la classification par voisins les plus proches grâce à des projections aléatoires et des méthodes d’ensemble.

Examiner la fiabilité et la validation des fonctions d'influence dans les modèles d'apprentissage profond.

Un nouvel algorithme améliore la précision des prévisions d'épidémies grâce à une génération de données détaillées.

Une discussion sur la fusion des approches statistiques pour améliorer l'analyse des données.

Une approche جديدة révèle des variations individuelles dans les effets du traitement du programme.

Méthodes pour calculer précisément les moyennes et les variances malgré des points de données manquants.

Une méthode pour prédire des résultats spécifiques en utilisant des données passées pertinentes.

Un nouveau cadre pour une meilleure inférence statistique dans la recherche et l'analyse.

Une nouvelle approche améliore la détection des signaux dans des environnements bruyants avec peu de données.

Waywiser simplifie l'évaluation des modèles spatiaux pour des prédictions fiables.

Découvre le Hamiltonian Monte Carlo et son rôle dans l'échantillonnage de distributions complexes.

Un aperçu des modèles linéaires mixtes généralisés et de leurs applications.

Une nouvelle méthode analyse les facteurs influençant la mort cardiaque soudaine en utilisant de grandes bases de données de santé.

Un aperçu des lois strictement stables et de leur impact sur les fonctions de probabilité.

Les DFMs épars clarifient les relations de données pour de meilleures perspectives économiques.

Une nouvelle méthode d'inférence bayésienne utilisant la dynamique des particules pour des données complexes.

Un aperçu des modèles épidémiques et de leurs applications dans la gestion des nuisibles.

Cet article parle des méthodes pour évaluer l'efficacité des vaccins contre différentes souches de virus.

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Apprends comment la correction de Bessel améliore la précision des données pour la variance et la covariance.

Une plongée profonde dans la méthode des variables instrumentales et ses défis dans la recherche politique.

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Un aperçu de comment les modèles de facteurs dynamiques épars simplifient l'analyse de données complexes.

Un aperçu des modèles linéaires mixtes généralisés et de leurs applications.

Cette recherche montre comment la connectivité cérébrale influence la cognition sociale et les différences individuelles.

Un aperçu des SFDE et de leurs applications dans différents domaines.

Cet article parle d'améliorer la prise de décision dans les systèmes humain-capteur en utilisant la théorie de décision quantique.

IPNN propose une nouvelle façon de classer et regrouper les données efficacement.

Un aperçu de l'estimation QML et de ses applications dans les modèles factoriels.

Enquête sur le lien entre le biais et l'écart absolu moyen dans les estimateurs statistiques.

Les interactions cérébrales de niveau supérieur révèlent des trucs sur le traitement d'infos complexes.

Découvre l'importance de l'estimation de spectre et ses méthodes dans différents domaines.

Améliorer la résilience des réseaux de production face aux perturbations est super important pour les entreprises.