Statistiques

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.

Une revue des méthodes utilisées pour estimer les émissions de méthane et leur impact.

Examiner une approche centrée sur l'utilisateur pour gérer le contenu des réseaux sociaux.

Analyser le comportement de conduite grâce aux données télématiques révèle des infos pour évaluer le risque d'assurance.

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

Cet article présente de nouvelles méthodes pour analyser les données IRM et la progression de la maladie d'Alzheimer.

Cet article passe en revue comment le choix du noyau affecte la précision de l'estimation modale en statistiques.

Apprends comment fonctionnent les réseaux de neurones et leurs applications dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage à partir de données bruitées en apprentissage automatique.

Explorer comment la multicalibration améliore l'équité des prédictions en IA.

Présentation de techniques pour améliorer la prise de décision dans des environnements incertains.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage dans les réseaux de neurones avec des données bruyantes.

SILVR simplifie la création de nouveaux candidats médicaments en utilisant l'apprentissage automatique et des fragments connus.

Un aperçu de la croissance de la computation bayésienne et de son intégration avec l'apprentissage machine.

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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.

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.

Cet article présente une nouvelle méthode pour définir des espaces de conception dans les biopharmaceutiques.

tmfast accélère le modélisation des sujets, aidant les chercheurs à analyser les données textuelles efficacement.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles de prédiction pour les résultats de santé des patients.

Cet article examine comment les estimations de la taille des groupes de patients affectent les taux d'erreur dans les essais cliniques.

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Examiner les services après la sortie pour éviter les retours à l'hôpital.

Adapter le soutien éducatif grâce à des interventions adaptées et des méthodes d'analyse efficaces.

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Un aperçu de la gestion des risques dans l'analyse des échecs grâce à des méthodes statistiques avancées.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté des images et évaluent l'incertitude dans l'imagerie médicale.

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.

Cet article étudie la cohérence uniforme des embeddings spectraux dans différentes applications.

Un aperçu de comment le BART généralisé améliore les méthodes d'analyse de données.

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Des méthodes récentes améliorent la précision des estimations dans divers domaines grâce à des techniques de filtrage avancées.

Exploration des estimateurs MAP dans l'analyse bayésienne des problèmes inverses.

GGLM s'attaque aux dépendances de données pour obtenir de meilleures infos dans des situations compliquées.