De nouveaux modèles améliorent les méthodes d'estimation pour les équations différentielles ordinaires en utilisant des données d'observation.
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La science de pointe expliquée simplement
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Évaluer les techniques de réduction de dimension nécessite de faire attention aux effets de mise à l'échelle.
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Un aperçu des nouvelles métriques et de l'automatisation dans l'appariement par score de propension pour la recherche en santé.
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Une nouvelle approche pour améliorer la précision dans l'analyse des données de composition avec des erreurs de mesure.
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Une nouvelle approche améliore la précision dans l'estimation de l'âge biologique à partir de la méthylation de l'ADN.
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Cet article parle d'une méthode pour trouver des identités binomiales avec l'aide d'un ordinateur.
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De nouvelles méthodes améliorent la sélection de variables dans l'analyse de données à haute dimension.
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Étude sur comment les perturbations impactent les valeurs propres dans les matrices aléatoires.
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Un nouveau cadre améliore l'analyse des modèles d'état continu-discret en utilisant des techniques basées sur des particules.
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Découvre comment la méthode Huber permet d'obtenir une moyenne stable dans des données avec des valeurs aberrantes.
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Apprends comment l'analyse des séries temporelles aide à prédire les tendances futures.
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Une méthode pour estimer les moyennes malgré l'impact des valeurs aberrantes.
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Une méthode pour voir les similitudes et les différences dans les données de manière intuitive.
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Une nouvelle approche pour comparer les distributions conditionnelles en utilisant l'ECMMD en statistiques.
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Un nouveau cadre pour tester les distributions de probabilité en utilisant des distances quadratiques.
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Une exploration des matrices primaires et leur décomposition en produits tensoriels plus simples.
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Une nouvelle technique simplifie l'échantillonnage à partir de distributions de probabilité complexes en science des données et en finance.
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Apprends comment la majorisation matricielle aide à comparer les probabilités à travers différentes matrices.
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Apprends comment l'estimation minimax aide à gérer l'incertitude dans l'analyse de données.
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Une nouvelle méthode pour estimer des paramètres dans les données spatiales tout en réduisant l’impact des valeurs aberrantes.
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Examen du timing et de la propagation du Covid-19 dans les zones locales de mars à juin 2020.
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Une nouvelle méthode pour estimer les impacts des traitements chez les patients en réa atteints de sepsis.
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Un nouvel algorithme parallèle accélère considérablement le processus de clustering TMFG.
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fStress aide à ajuster le modèle en mesurant la distance et en optimisant l'analyse des données.
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Une méthode pour calculer des moyennes sans compromettre la vie privée des données individuelles.
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Un aperçu des techniques de convergence rapide pour l'algorithme EM.
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Un guide pour optimiser les décisions sous incertitude en utilisant des méthodes basées sur des échantillons.
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Un aperçu clair de l'analyse factorielle multi-canal et de ses applications.
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Cet article explore des méthodes d'échantillonnage innovantes dans les réseaux de neurones en utilisant des variables auxiliaires.
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Explore les nombres mahoniens et leur importance dans le comptage des permutations et des inversions.
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De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité et la précision dans les problèmes de comptage.
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Explore l'importance des scores de levier dans l'analyse de données et la vie privée.
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De nouveaux modèles améliorent l'analyse des données de comptage pour une meilleure prise de décision.
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Un aperçu de l'indépendance conditionnelle et de son rôle dans la modélisation statistique.
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Cet article explore le lien entre les pentes dans les modèles de régression fonctionnelle.
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Examiner le rôle et les problèmes des variables instrumentales dans l'analyse causale.
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Une étude sur des méthodes robustes pour analyser des ensembles de données complexes en neurosciences.
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Une étude sur l'identification des relations causales en présence de variables cachées et d'erreurs de mesure.
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Ce document examine le comportement et les défis des modèles de mélange en statistiques.
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Un aperçu de comment les modèles prédisent des données invisibles.
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