Derniers articles pour Modélisation Statistique

Un guide sur l'inférence de réseau et le rôle du modèle de hub dans l'analyse des dynamiques de groupe.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de fiabilité dans l'aérospatial en utilisant des processus gaussiens profonds.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation des dommages causés par la grêle pour les compagnies d'assurance.

Les avancées dans les méthodes de test améliorent la compréhension des relations entre les variables.

Une nouvelle méthode pour entraîner la MFA améliore l'efficacité dans l'analyse de données haute dimension.

Cet article examine le rôle de l'apprentissage actif dans l'analyse de sensibilité globale pour améliorer la collecte de données.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des effets des traitements à travers les sites.

UQSA aide les chercheurs à quantifier l'incertitude dans les modèles biologiques et à analyser la sensibilité.

Un outil pour étudier les traits évolutifs chez les espèces en utilisant des techniques de modélisation avancées.

Une nouvelle approche pour estimer les effets partiels moyens dans l'analyse de données en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour analyser les relations causales en utilisant des SEM linéaires partiellement homoscédastiques.

Une méthode pour évaluer l'ajustement des données en utilisant des simulations Monte Carlo.

Améliorer les méthodes de test groupé pour de meilleurs résultats en santé pendant les crises.

Aperçu des modèles de volatilité en géographie, finance et sciences environnementales.

Cet article parle de l'utilisation des modèles de langage pour améliorer les tâches d'optimisation.

De nouveaux modèles génèrent des données réalistes dans différents domaines et applications.

Cet article examine des méthodes pour l'estimation des paramètres dans de nouvelles familles de copules pour un meilleur modélisation.

Présentation d'un modèle flexible pour analyser des données de séries temporelles sphériques complexes.

Un aperçu de l'importance de l'analyse de réseau dans différents domaines.

Une nouvelle méthode utilisant la théorie de l'information pour identifier des communautés dans des hypergraphes.

Des recherches montrent les limites des méthodes MCMC pour connecter efficacement des graphes bipartites.

Explore différentes méthodes en modélisation causale et leur importance pour la recherche.

Une étude complète sur les impacts des pluies dans les Ghâts occidentaux du Sud de l'Inde sur un siècle.

Une étude sur l'apprentissage des mélanges gaussiens tout en protégeant la vie privée des données individuelles.

Cette recherche se concentre sur l'incorporation de l'incertitude dans les prédictions en utilisant l'inférence bayésienne.

Analyse du rôle du climat dans les épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette en utilisant des modèles statistiques avancés.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'analyse de données complexes en utilisant des particules de Riesz pondérées.

GAM-DVQR améliore les prévisions météo en capturant des relations complexes entre les variables.

Explorer comment les atomes de Rydberg ressemblent à la propagation d'infections dans des systèmes complexes.

Une nouvelle approche pour prédire la mortalité et améliorer la réponse aux désastres.

Apprends à estimer des paramètres pour des données à queues lourdes en utilisant des distributions Pareto par morceaux.

Explorer des techniques pour générer des données réalistes en utilisant des autoencodeurs et des modèles de copule.

Apprends tout sur le ROMC et son utilisation dans l'inférence sans vraisemblance.

Un aperçu des modèles spatio-temporels en analyse de données.

Les modèles additifs régionaux simplifient l'analyse des données en clarifiant les interactions complexes.

Une analyse des stratégies de vérification de modèles en statistiques.

Apprends à mesurer les estimations de la fonction K avec des fonctions d'intensité inconnues.

MPHD améliore l'optimisation bayésienne en utilisant des connaissances de différents domaines pour de meilleurs résultats.

De nouveaux développements améliorent l'analyse des processus de Gibbs et leurs applications dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour mesurer efficacement la portée de la pub.