Statistiques

Cette étude analyse les changements de trajets à Atlanta pendant le COVID-19.

NBA2Vec change la façon dont on analyse les performances des joueurs NBA au-delà des stats traditionnelles.

Un aperçu de comment les données historiques influencent les décisions des essais cliniques.

De nouvelles méthodes améliorent la sélection des variables pour une meilleure précision prédictive dans les modèles.

Explorer comment le coaching en santé et bien-être affecte la santé cardiaque et le bien-être mental.

De nouveaux modèles améliorent la prévision des effets des intempéries extrêmes sur les conditions océaniques.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer le diagnostic de l'appendicite chez les enfants grâce aux images échographiques.

Le clustering multi-vues améliore la classification des patients et la personnalisation des traitements dans la recherche médicale.

Apprends à connaître l'UST, une méthode pour comparer des données avec des masses totales différentes sur des graphiques.

La recherche sur des calculs d'attention plus rapides améliore l'efficacité de la modélisation du langage.

Lasso aide à identifier les données importantes dans des ensembles de données complexes.

Un aperçu des méthodes et théories derrière le matching de ensembles à ensembles.

Les systèmes d'IA pour les recommandations d'emploi doivent être justes et sans préjugés.

Apprends comment la calibration améliore les prédictions des effets des traitements en santé.

Combiner des U-statistiques avec une inférence variationnelle pondérée par l'importance améliore la fiabilité des estimations.

Les avancées en recherche pour générer des images synthétiques tout en protégeant la vie privée des données personnelles.

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.

RNNC propose une analyse efficace des données satellites, améliorant la précision et la rapidité.

Un guide sur les processus de points spatio-temporels et leurs applications dans différents domaines.

Les prior CUSP améliorent l'analyse factorielle bayésienne en gérant la complexité du modèle.

De nouvelles techniques d'échantillonnage améliorent la précision et l'efficacité dans l'analyse de systèmes cachés complexes.

Une nouvelle approche pour gérer le risque d'investissement en se concentrant sur les scénarios pessimistes.

Une approche statistique pour gérer efficacement deux proportions liées.

Cet article explore le complexe de Delaunay-Rips pour analyser des données complexes en apprentissage automatique.

EZtune simplifie l'ajustement des hyperparamètres pour les modèles de machine learning, aidant à améliorer la précision.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de production d'énergie solaire.

L'intégration des transformations L2O et des modèles graphiques améliore l'estimation des paramètres dans les SEM.

Des chercheurs associent des études pour mieux adapter les traitements aux individus.

Un aperçu de comment les données historiques influencent les décisions des essais cliniques.

L'auto-normalisation améliore l'analyse des scores dépendants dans les modèles statistiques.

De nouvelles méthodes améliorent la sélection des variables pour une meilleure précision prédictive dans les modèles.

Un guide sur les processus de points spatio-temporels et leurs applications dans différents domaines.

Analyser les relations entre des groupes de variables aléatoires pour des meilleurs insights.

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Lasso aide à identifier les données importantes dans des ensembles de données complexes.

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Cet article parle d'un regain d'intérêt pour l'inférence fiduciaire en utilisant des méthodes généralisées.

Une étude sur comment la fièvre typhoïde se propage en utilisant des modèles statistiques.

Explorer des méthodes pour analyser les différences dans les distributions de données en utilisant des E-variables.

Découvre les propriétés et les applications des tenseurs simples réguliers dans l'optimisation.

Apprends comment les contrôles négatifs améliorent la fiabilité dans les tests d'hypothèses.