Statistiques

Un aperçu de l'analyse des données de survie des patients dans la recherche clinique.

Un aperçu de la façon dont le modèle de Makeham analyse les taux de mortalité et les risques.

Présentation de modèles avancés pour classer des données positives et non étiquetées dans différents domaines.

De nouveaux modèles améliorent la détection des problèmes de capteurs dans la surveillance de la qualité de l'eau des rivières.

Cet article parle des efforts pour améliorer la diversité dans les écoles grâce à une sensibilisation éclairée.

Explore une nouvelle méthode pour analyser les effets des traitements dans le temps.

Examiner les biais dans le suivi de la qualité de l'air et leurs implications pour la santé publique.

Analyser les tendances en speedrunning et en apprentissage automatique révèle des infos sur les améliorations des records.

TiDE mélange simplicité et efficacité pour des prévisions de séries temporelles à long terme.

Ce document parle des galères pour définir l'apprenable pour différentes distributions de probabilité.

De nouvelles méthodes améliorent les circuits probabilistes pour des prédictions et des inférences causales plus efficaces.

Sharp-SSL améliore la classification en sélectionnant efficacement les caractéristiques importantes dans l'apprentissage semi-supervisé.

Découvrez comment les espaces de Hilbert bayésiens améliorent la statistique bayésienne avec de gros ensembles de données.

Le Lasso adaptatif améliore l'analyse des données en gérant les valeurs aberrantes et en fournissant des estimations fiables.

Un aperçu des meilleures façons d'estimer la corrélation croisée.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la densité de probabilité conjointe avec des données de dimension inférieure.

Explore une nouvelle méthode pour analyser les effets des traitements dans le temps.

Les chercheurs combinent des données et des stratégies pour de meilleures prédictions NBA.

Analyser la précision des données de santé pendant la pandémie de COVID-19.

Les confinements ont entraîné plus de décès et des coûts plus élevés dans le traitement du cancer du sein.

Un guide pratique sur la distribution de probabilité de toit en sel et ses applications.

La recherche examine comment les interactions locales peuvent simplifier des systèmes complexes en utilisant des données d'image.

Cet article explore les distributions de probabilité interventionnelles et leur rôle dans la causalité.

Comment trop de mesures peuvent induire en erreur la sécurité dans les projets.

Une nouvelle méthode pour analyser les données de séries temporelles d'un point de vue fréquence.

Présentation d'une méthode pour mieux estimer les probabilités d'événements rares.

Explorer les problèmes inverses bayésiens et leur impact dans plusieurs domaines.

Découvrez comment le paquet hset simplifie la collecte et la gestion de données dans R.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des colonnes de données pour une meilleure analyse.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision dans l'analyse des ensembles de données liés à la santé.

Explore comment les fonctions de profondeur améliorent l'analyse statistique et la compréhension des distributions de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision des tests à deux échantillons malgré des différences cachées.

Une nouvelle méthode statistique offre de meilleures perspectives sur les effets des traitements avec plusieurs covariables.

Une nouvelle méthode améliore la conception expérimentale pour des systèmes complexes avec des réponses mixtes.

Découvrez comment les structures de blocs uniformes simplifient l'analyse de données et améliorent les insights.

Les réseaux neuronaux permettent des prédictions de cas de paludisme plus rapides et flexibles.

Un aperçu de l'analyse des données de survie des patients dans la recherche clinique.

Un guide concis sur les réseaux bayésiens et les capacités de pgmpy.

Une nouvelle approche améliore l'analyse des impacts des traitements de santé en utilisant des données d'observation.

Présentation de modèles avancés pour classer des données positives et non étiquetées dans différents domaines.

Le caliper matching améliore les comparaisons en recherche, en réduisant le biais dans les estimations des effets du traitement.

Présentation de modèles avancés pour classer des données positives et non étiquetées dans différents domaines.

Sharp-SSL améliore la classification en sélectionnant efficacement les caractéristiques importantes dans l'apprentissage semi-supervisé.

Découvrez comment les espaces de Hilbert bayésiens améliorent la statistique bayésienne avec de gros ensembles de données.

Examiner comment les organismes prennent des décisions en période d'incertitude et de risque.

Une plongée dans la complexité d'échantillon et ses implications pour les prédictions en apprentissage automatique.

Un aperçu de l'estimation des distributions de données affectées par du bruit.

Explore la distribution skew-normale et son utilisation dans l'analyse de données.