Statistiques

Une nouvelle approche pour étudier la polarisation du CMB et les ondes gravitationnelles en utilisant des réseaux de neurones.

Un guide pour créer des portefeuilles à faible volatilité en utilisant des méthodes statistiques.

Une étude présente une méthode pour estimer la propagation des maladies afin d'améliorer les réponses en santé publique.

Une méthode pour des estimations de population précises à un niveau granulaire.

Présentation d'une méthode bayésienne pour inférer des états cachés dans des systèmes complexes.

De nouvelles méthodes améliorent les estimations des effets des traitements dans les sous-groupes d'essais cliniques.

Utiliser des modèles avancés pour garantir une gestion sécurisée des infrastructures.

Cette étude examine comment les petits boulots affectent les résultats en maths des lycéens.

Ce doc s'intéresse à la synergie entre l'apprentissage fédéré et les applis de contrôle.

Un cadre pour analyser les relations causales dans des scénarios extrêmes.

Une nouvelle approche pour améliorer la compréhension des prédictions des GNN grâce aux relations causales.

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Un aperçu des méthodes pour étudier les processus en évolution dans différents domaines.

Enquête sur des méthodes plus rapides pour les tests à deux échantillons en utilisant des caractéristiques de Fourier aléatoires.

Une nouvelle méthode estime les effets causaux en utilisant peu d'interventions, même avec des facteurs cachés.

Cette étude améliore la performance des classificateurs grâce à des stratégies ciblées dans l'apprentissage par labels partiels multi-instance.

L'infos a un gros impact sur la prise de décisions dans plein de domaines.

La loi de Benford montre des motifs bizarres dans les premiers chiffres de différents ensembles de données.

Une méthode pour une analyse de signal détaillée dans le temps et la fréquence.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'univers grâce aux données de lentille gravitationnelle faible.

Une étude sur comment l'info circule à travers les réseaux sociaux avec des structures communautaires.

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Nii-C améliore l'analyse de données bayésiennes grâce à des techniques d'échantillonnage efficaces.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de données complexes en utilisant des proximités de Wasserstein.

Méthodes pour transformer des données complexes en formats visuels clairs.

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Un aperçu de comment le cerveau des bébés se développe et des facteurs qui influencent cette croissance.

Une nouvelle approche simplifie l'estimation des paramètres dans des modèles qui n'ont pas de fonctions de vraisemblance claires.

LASPATED aide à analyser des données avec des aspects de localisation et de temps pour de meilleures infos.

Une nouvelle approche pour étudier des comportements sociaux complexes en utilisant des simulations.

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Un aperçu de l'étude des nuages moléculaires et de leur rôle dans la création d'étoiles.

RSCUSUM propose une solution pour détecter les changements dans les données de manière efficace et précise.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la découverte causale en utilisant une sélection de noyaux automatisée.

Un outil pour des calculs précis de la taille d'échantillon dans les essais cliniques en tenant compte de la non-conformité.

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Examen des techniques pour modéliser et comprendre des systèmes multiscalaires en utilisant des EDS et l'estimation des paramètres.

Analyser comment les traits individuels influencent les réponses aux médicaments grâce à des méthodes statistiques.

Un guide pour estimer la volatilité intégrée et son importance pour les investisseurs.

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De nouvelles méthodes améliorent les ensembles de confiance en statistiques haute dimension.

Un aperçu des tests de sensibilité et de leur impact sur la sécurité des matériaux.