Statistiques

L'auto-évaluation de la confiance aide les étudiants à améliorer leurs résultats en maths.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des structures cristallines en utilisant des données de diffraction des rayons X.

Une nouvelle méthode utilise les DSE pour mieux prédire le risque de cancer chez les patients.

Explorer l'importance de la biodiversité et son impact sur les écosystèmes.

Un aperçu d'une méthode pour identifier la cause et l'effet au fil du temps.

Cette recherche se concentre sur l'optimisation de la sélection de nœuds pour des données fonctionnelles en deux dimensions.

Explorer le rôle des RDS dans l'étude des populations de trafic difficiles à atteindre.

Un nouveau modèle utilise des données ECG pour prédire efficacement le risque de fibrillation auriculaire.

Examiner comment la confiance évolue à travers les expériences et les interactions individuelles.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage fédéré malgré une participation inégale des utilisateurs.

Nouveau modèle améliore l'analyse des relations complexes en stats et en machine learning.

Une nouvelle méthode pour identifier avec précision des distributions mixtes à partir d'échantillons de variables aléatoires.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des résultats de traitement pour la santé personnalisée.

Explorer l'importance de la normalisation des caractéristiques dans les dynamiques d'apprentissage non contrastif.

Ce papier parle des méthodes pour réduire le biais dans l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en utilisant des processus gaussiens sur des structures de données inconnues.

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.

PORTSEA fait avancer les statistiques de valeur extrême, influençant divers domaines et l'éducation.

Cet article examine comment la gamification booste l'engagement des étudiants dans les classes inversées.

Une nouvelle méthode d'analyse améliore la compréhension des maladies chroniques et des facteurs de santé.

Examiner l'impact des compétences académiques sur l'inscription à l'université en Italie.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité dans l'analyse des dynamiques d'événements en utilisant des MHP.

Un aperçu des réseaux de neurones bayésiens et de leur importance en IA.

Comment les statistiques bayésiennes aident à analyser les données expérimentales en physique.

Des techniques innovantes améliorent l'analyse des équations différentielles stochastiques et leur incertitude.

Une nouvelle méthode pour une estimation et une gestion du risque de crédit plus précises.

Une nouvelle technique de modélisation améliore la compréhension des effets à long terme des traitements.

Un aperçu de l'algorithme EM et de son adaptation Monte Carlo pour gérer les données manquantes.

De nouvelles méthodes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions complexes pour des estimations précises.

Présentation de HINITE, une méthode pour estimer avec précision les effets de traitement dans des scénarios complexes.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation des performances des prestataires de soins de santé.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité dans l'analyse des dynamiques d'événements en utilisant des MHP.

Un aperçu sur comment identifier des paramètres dans des modèles biologiques en utilisant des équations différentielles.

Une approche basée sur les données identifie des stratégies cachées pour gérer l'évolution des maladies.

Apprends comment le double apprentissage machine améliore les expériences par lot pour l'évaluation des traitements.

Explorer l'importance de la biodiversité et son impact sur les écosystèmes.

Un aperçu d'une méthode pour identifier la cause et l'effet au fil du temps.

Apprends à repérer des motifs inhabituels dans les données de manière efficace.

Apprends à estimer et comparer les moyennes efficacement en utilisant des techniques avancées.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans l'estimation des paramètres de données clés.

Apprends à récupérer des signaux originaux à partir du bruit en utilisant des méthodes statistiques.

Apprends comment le double apprentissage machine améliore les expériences par lot pour l'évaluation des traitements.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des résultats de traitement pour la santé personnalisée.

Un aperçu des réseaux de neurones bayésiens et de leur importance en IA.

Explorer les méthodes de profondeur statistique pour les données floues et leurs applications.