Statistiques

Une nouvelle méthode améliore la validation des modèles dans le séquençage d'ARN à cellule unique.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets à l'intérieur des bâtiments en utilisant la technologie radar.

Apprends à mesurer l'efficacité des campagnes de pub digitales.

Une revue de différentes méthodes pour prédire les changements de température dans les villes américaines.

Découvre comment les modèles graphiques gaussiens analysent les relations dans des données appariées.

Une étude utilisant des modèles dynamiques pour analyser les probabilités d'inondation dans la rivière Taquari.

Explorer comment les modèles GRIDY améliorent les connaissances sur la connectivité cérébrale et la recherche sur l'autisme.

Les agences se concentrent sur les impacts humains des événements climatiques pour améliorer la préparation aux catastrophes.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour détecter des sous-arbres fréquents dans des données d'arbre.

Apprends comment une bonne prévision peut améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'efficacité opérationnelle.

Examiner l'équité dans l'apprentissage machine pour réduire les biais dans des secteurs critiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions pour les demandes d'assurance et les coûts.

Examinons comment les retours humains influencent les systèmes de récompense dans la prise de décision.

Un nouvel algorithme améliore la sélection de modèles dans des environnements incertains.

Des chercheurs améliorent l'analyse EEG en utilisant des modèles basés sur des concepts pour avoir de meilleures infos sur l'activité cérébrale.

MEB s'attaque aux contextes bruyants dans la prise de décision pour de meilleures récompenses.

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.

Une nouvelle approche spectrale améliore les modèles Matérn multivariés pour l'analyse des données spatiales.

Explore différentes méthodes en modélisation causale et leur importance pour la recherche.

Découvre comment les modèles graphiques gaussiens analysent les relations dans des données appariées.

Une nouvelle méthode pour tirer des insights de données résumées en utilisant l'échantillonnage de Gibbs.

La génération de données synthétiques améliore la confidentialité tout en permettant une analyse de données précieuse.

Cet article parle du rôle et des défis des équations différentielles stochastiques hypo-elliptiques.

La recherche sur le calcul par réservoir se concentre sur l'optimisation des conceptions de réseaux pour améliorer l'apprentissage machine.

Un nouvel algorithme améliore l'estimation de l'homologie à partir de points de données bruyants.

Un aperçu des méthodes pour analyser de gros ensembles de données spatiales et leurs défis.

Les avancées dans les méthodes de test améliorent la compréhension des relations entre les variables.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions pour les demandes d'assurance et les coûts.

Une nouvelle méthode améliore la validation des modèles dans le séquençage d'ARN à cellule unique.

Des méthodes robustes améliorent l'analyse des dispositifs à usage unique et de leurs taux de défaillance.

Découvrez comment la diversité des connexions révèle des infos dans différents réseaux.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des données complexes grâce à des modèles flexibles.

Présentation de l'estimateur MRCT pour une détection efficace des valeurs aberrantes et une analyse de covariance.

De nouveaux estimateurs améliorent la gestion des taux de fausses découvertes dans les tests statistiques.

Une nouvelle méthode améliore l'inférence causale et s'attaque à l'incertitude dans les relations.

Des méthodes robustes améliorent l'analyse des dispositifs à usage unique et de leurs taux de défaillance.

Examinons comment les retours humains influencent les systèmes de récompense dans la prise de décision.

L'identifiabilité et la falsifiabilité sont super importantes dans la croissance des modèles bayésiens.

Explorer comment les lois de conservation scalaires s'appliquent à l'analyse du flux de trafic.

Explorer la différence moyenne de Gini et ses applications en théorie de la fiabilité.

Explore l'importance et les applications de l'analyse fonctionnelle de données multivariées.

Présentation d'une fonction pour évaluer les informations et la variabilité dans l'analyse de la fiabilité et des risques.

Une nouvelle méthode aide à analyser des événements extrêmes rares mais marquants.