Statistiques

Explore la distribution Tsallis-Gaussienne pour modéliser l'incertitude dans différents domaines.

Apprends à déterminer la bonne taille d'échantillon pour des modèles de prévision en santé efficaces.

Les chercheurs ont des galères avec la procédure de Dunnett à cause des variances qui varient.

Une étude révèle comment les recommandations de liens influencent la dynamique des réseaux sociaux au fil du temps.

Cet article parle des stratégies pour contrôler les systèmes touchés par des changements imprévisibles.

Cette étude examine comment les temps de réponse influencent les évaluations des compétences des étudiants.

Une méthode pour révéler des tendances dans les données fonctionnelles grâce au clustering et à la segmentation.

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

Cette méthode utilise des techniques de noyau pour trouver efficacement les états fondamentaux dans les systèmes quantiques.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle dans de nouveaux environnements de données.

Présentation d'une méthode qui améliore le transfert de style d'image sans entraînement supplémentaire.

Apprends comment Mixup améliore l'entraînement et les performances des modèles de machine learning.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation de domaine non supervisée dans la santé et ailleurs.

GLASU améliore l'efficacité de la communication dans l'apprentissage fédéré vertical en utilisant des données graphiques.

Une plongée dans les méthodes pour améliorer la qualité des données grâce au débruitage matriciel.

Un aperçu des bandits manchots et de leurs applications dans la prise de décision.

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.

Explore la distribution Tsallis-Gaussienne pour modéliser l'incertitude dans différents domaines.

Une nouvelle méthode aide les villes à évaluer la demande de mobilité partagée de manière précise.

Une méthode pour révéler des tendances dans les données fonctionnelles grâce au clustering et à la segmentation.

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.

Découvrez comment la méthode de pénalité multiscale identifie efficacement des changements de données significatifs.

Apprends à déterminer la bonne taille d'échantillon pour des modèles de prévision en santé efficaces.

Cette étude améliore les Z-résidus grâce à la validation croisée dans l'analyse de survie.

Les chercheurs ont des galères avec la procédure de Dunnett à cause des variances qui varient.

Une nouvelle méthode améliore la précision des estimations de survie au cancer en utilisant des données d'enregistrement.

Une nouvelle approche améliore la précision de la sélection des variables dans les études avec des données de haute dimension.

Une nouvelle approche statistique améliore l'analyse des influences génétiques sur les métabolites.

Cet article passe en revue de nouvelles techniques pour modéliser des systèmes complexes en utilisant des processus GH.

Explorer comment des priors mal spécifiés peuvent quand même donner des estimations statistiques fiables.

Une nouvelle approche statistique améliore l'analyse des influences génétiques sur les métabolites.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de l'analyse statistique face à une mauvaise spécification du modèle.

La Machine de Fragilité Neuronale améliore les prévisions dans l'analyse de survie dans plusieurs domaines.

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.