Statistiques

Un aperçu des événements de résilience et de leur impact sur les systèmes électriques.

Un aperçu des études d'observation et des techniques d'analyse de régression linéaire.

De nouvelles méthodes d'appariement de scores s'attaquent à des types de données uniques pour améliorer la modélisation statistique.

Présentation d'un modèle statistique pour améliorer le suivi du glaucome grâce aux mesures de l'épaisseur maculaire.

Améliorer les soins aux patients grâce à une analyse statistique avancée des données de santé critiques.

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 nouvelle approche améliore le codage éparse pour une meilleure représentation et analyse des données.

Suivre les changements dans les explications des modèles pour garder de bonnes performances au fil du temps.

Une méthode simplifiée pour optimiser les performances des annonces en marketing en ligne.

Explorer les applications de l'apprentissage par renforcement pour des systèmes de contrôle non linéaires complexes.

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.

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.

De nouvelles méthodes d'appariement de scores s'attaquent à des types de données uniques pour améliorer la modélisation statistique.

Une nouvelle méthode améliore les modèles graphiques en incluant des infos de covariables pour une meilleure précision.

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.

Cet article examine des méthodes pour identifier des liens causaux dans des données de haute dimension.

Un aperçu des études d'observation et des techniques d'analyse de régression linéaire.

Apprends comment les conseils d'experts améliorent la modélisation bayésienne avec des priors informatifs.

De nouvelles méthodes d'appariement de scores s'attaquent à des types de données uniques pour améliorer la modélisation statistique.

Apprends à créer des tableaux de contingence en gardant des probabilités et des relations spécifiques.

Une nouvelle méthode améliore les modèles graphiques en incluant des infos de covariables pour une meilleure précision.

Améliorer les soins aux patients grâce à une analyse statistique avancée des données de santé critiques.

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

Apprends à améliorer les tests statistiques pour des résultats plus fiables.

Un aperçu de la façon dont l'apprentissage de Laplace gère l'étiquetage des données en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes d'appariement de scores s'attaquent à des types de données uniques pour améliorer la modélisation statistique.

Explore des bornes non uniformes pour les U-statistiques studentisées et leur signification.

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.