Statistiques

Cet article explore les modèles de compétences au billard en utilisant des méthodes Bayes empiriques pour l'analyse des joueurs.

Une nouvelle approche statistique améliore les estimations des taux de mortalité chez les moins de cinq ans à travers différents groupes d'âge.

Apprends comment l'apprentissage automatique aide à prédire les sinistres d'assurance auto et à fixer des primes équitables.

Un cadre qui améliore la précision des capteurs doux dans les applications industrielles.

Des recherches montrent que la pollution de l'air affecte différemment les groupes.

Une nouvelle méthode améliore l’analyse des traitements dans les essais cliniques.

La recherche sur les intervalles de don améliore la santé des donneurs et l'approvisionnement en sang.

Une méthode pour estimer le nombre de détenus au fil du temps et l'impact des politiques.

Un nouveau modèle améliore l'adaptation aux données changeantes avec un coût computationnel faible.

Cet article parle de l'entraînement de deep transformers sans connexions de saut et sans couches de normalisation.

Des avancées récentes lient les fonctions cérébrales à des modèles de réseaux neuronaux pour une meilleure compréhension.

Amélioration des méthodes d'inférence pour les systèmes complexes en utilisant les GPSSM.

Examen de la continuité de Lipschitz et son rôle dans la performance et la robustesse des réseaux de neurones.

Explore des méthodes pour des prédictions fiables en apprentissage automatique à travers des ensembles de confiance.

Une étude sur des méthodes d'échantillonnage efficaces utilisant les flux de gradient pour des applications variées.

Un aperçu du risque excessif et de la minimisation du risque empirique avec des pertes exp-concaves.

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.

Une nouvelle méthode améliore la classification des données en utilisant le clustering par matrice de covariance.

Apprends des concepts clés sur l'optimisation et l'échantillonnage pour prendre de meilleures décisions.

Découvrez des méthodes innovantes pour analyser des données longitudinales avec le package lqmix R.

RESI simplifie le reporting des tailles d'effet dans les études de recherche.

Une approche ciblée pour améliorer la précision de l'inférence variationnelle.

Cette étude met en avant des méthodes pour analyser les signaux cérébraux en utilisant des matrices de covariance.

Examiner des structures dans les données grâce à des méthodes de clustering connectées.

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

La recherche améliore la capacité des réseaux de neurones à s'adapter aux nouvelles données.

Un outil pour les chercheurs pour modéliser les changements de données au fil du temps.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions de rétablissement des enfants après des blessures à la tête en utilisant des données existantes.

Une nouvelle approche statistique améliore les estimations des taux de mortalité chez les moins de cinq ans à travers différents groupes d'âge.

Un nouveau modèle améliore notre façon d'étudier la connectivité cérébrale et ses caractéristiques anatomiques.

Traiter les erreurs de mesure et les effets de traitement dans les modèles prédictifs.

Cet article parle des techniques pour gérer les données manquantes afin d'avoir une analyse précise.

De nouvelles méthodes améliorent la conception des expériences pour comprendre les relations causales.

Explore des méthodes pour des prédictions fiables en apprentissage automatique à travers des ensembles de confiance.

Un aperçu du risque excessif et de la minimisation du risque empirique avec des pertes exp-concaves.

Un aperçu de comment Policy Mirror Descent améliore la prise de décision dans les MDP.

Un nouvel algorithme pour estimer les transformations malgré les erreurs de données.

Une plongée profonde dans les ensembles de confiance des modèles et la sélection de variables en statistiques.

Les techniques pour identifier les caractéristiques importantes dans des ensembles de données complexes sont essentielles.

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

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