Statistiques

Analyser les données satellites pour améliorer le suivi et la gestion des incendies de forêt.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la télédétection de la surface et de l'atmosphère de la Terre.

Des méthodes innovantes améliorent la planification des essais randomisés en grappes.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données de santé pour les maladies chroniques.

La recherche met en avant des méthodes plus intelligentes pour évaluer les traitements du trouble lié à l'usage d'opioïdes.

Une méthode pour identifier les modifications humaines dans les écrits générés par l'IA.

Les graphiques de contour aident à mieux comprendre les prédictions de survie dans des données compliquées.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des expériences binaires en recherche médicale.

Une nouvelle méthode booste la vitesse d'entraînement pour les ODEs neuronales en utilisant la quadrature gaussienne.

Analyser les données satellites pour améliorer le suivi et la gestion des incendies de forêt.

Explorer la montée des modèles de langue décentralisés et leurs avantages par rapport aux systèmes centralisés.

Une méthode pour intégrer efficacement des connaissances d'experts dans des modèles bayésiens.

Une étude sur comment l'architecture influence la calibration des modèles dans les réseaux de neurones.

Explorer des méthodes pour prédire l'inflation en utilisant des données détaillées et des techniques modernes.

Un aperçu de comment l'algorithme EM améliore l'apprentissage à partir de données regroupées.

Utiliser des données et l'apprentissage automatique pour prédire des changements structurels en biologie et en ingénierie.

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.

Explorer des perspectives géométriques sur les matrices de corrélation pour des insights plus profonds.

Cet article présente une nouvelle méthode pour choisir le rayon dans l'analyse de données complexes.

Comprendre les complexités et les solutions dans l'analyse des données géospatiales.

Examiner comment les parties interagissent pour créer de nouveaux résultats dans des systèmes complexes.

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De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la télédétection de la surface et de l'atmosphère de la Terre.

Un aperçu du modèle logistique-normal de Dirichlet pour les données compositionnelles.

De nouveaux modèles génèrent des données réalistes dans différents domaines et applications.

Combiner les GAN et les VAE pour une meilleure génération d'images.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les prévisions économiques grâce à la synthèse prédictive.

Un aperçu des méthodes de descente de gradient et de leur importance en apprentissage automatique.

Apprends à créer des intervalles de confiance efficaces pour les différences de proportions dans des petits échantillons.

Présentation d'une méthode flexible pour une meilleure analyse de classement utilisant des relations d'ordre flou.

Une méthode pour intégrer efficacement des connaissances d'experts dans des modèles bayésiens.

Présentation d'une méthode plus simple pour étudier les influences criminelles en Uttar Pradesh.

Cet article parle des méthodes pour comparer les techniques de sélection et de classement des variables en analyse de données.

Découvrez de nouvelles méthodes pour analyser des données de séries temporelles complexes.

Un aperçu des modèles autorégressifs périodiques et de leurs applications sur des données bruyantes.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données de santé pour les maladies chroniques.

Explore une méthode pour une estimation fiable dans des données complexes avec des variables aléatoires interdépendantes.

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Un aperçu des modèles autorégressifs périodiques et de leurs applications sur des données bruyantes.

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Cet article explore comment faire la différence entre des distributions uniformes modifiées et originales.

Cet article examine des méthodes pour l'estimation des paramètres dans de nouvelles familles de copules pour un meilleur modélisation.

Un aperçu des prioris de type Gibbs et de leurs applications dans divers domaines.

Un aperçu de l'utilisation des méthodes spectrales pour améliorer l'estimation des paramètres dans des données structurées.