Statistica - Applicazioni

Migliorare la rilevazione dei guasti e la diagnostica nei reattori nucleari usando tecniche di deep learning.

Uno studio che confronta l'efficacia di DPP4 e Sulfoniluree nel trattamento del diabete di tipo 2.

Un nuovo metodo per un clustering dei dati efficace, che unisce le tecniche k-means e spettrali.

SIA semplifica l'analisi psicometrica per educatori e ricercatori.

Questo articolo analizza i metodi di deep learning per migliorare le previsioni della velocità del vento.

Un nuovo modo per studiare la polarizzazione della radiazione cosmica di fondo e le onde gravitazionali usando le reti neurali.

Una guida per creare portafogli a bassa volatilità usando metodi statistici.

Uno studio presenta un metodo per stimare la diffusione delle malattie per migliorare le risposte della salute pubblica.

Un metodo per stime popolative accurate a livello dettagliato.

Introducendo un metodo bayesiano per dedurre stati nascosti in sistemi complessi.

Nuovi metodi migliorano le stime degli effetti del trattamento nei sottogruppi delle sperimentazioni cliniche.

Usando modelli avanzati per garantire una gestione sicura delle infrastrutture.

Questo studio esamina come i lavori part-time influenzano i risultati in matematica degli studenti delle scuole superiori.

Scopri come la regressione quantile e gli algoritmi MM migliorano l'analisi dei dati in vari settori.

L'analisi mostra schemi importanti nell'inquinamento atmosferico e nei rischi per la salute in tutta Europa.

Un sistema per classificare i diversi stili di guida per migliorare la sicurezza stradale.

Scopri come i modelli di lag distribuito analizzano gli effetti della temperatura sulla salute nel tempo.

NIRVAR analizza serie temporali complesse come reti, migliorando la precisione predittiva in diversi settori.

Esplora l'impatto dei dati di controllo storici negli studi di tossicologia.

Quest'articolo mette in evidenza l'uso dei Processi Gaussiani nell'analisi della ricerca clinica.

Un approccio innovativo per misurare il traffico di bambini nelle Filippine.

Questo articolo esamina modelli che collegano il movimento degli animali ai dati sulla popolazione.

Unire le mappe di telerilevamento con i dati di verità di campo migliora l'accuratezza nelle valutazioni ambientali.

Un metodo basato sui dati migliora le stime di confidenza in scenari di regressione ad alta dimensione.

Esaminando le tendenze e gli impatti della concentrazione del mercato nel settore agricolo europeo.

Una guida chiara per securitizzare i rischi assicurativi e prevedere le perdite future.

Questo studio offre spunti sulle strategie di trattamento per il mieloma multiplo usando modelli congiunti.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle dinamiche delle popolazioni attraverso la genetica.

Analizzando le conversazioni sui social media riguardo all'impatto della tecnologia e al sentire pubblico.

Nuove tecniche di apprendimento automatico puntano a migliorare l'accuratezza delle previsioni di alluvioni.

Un approccio fresco per migliorare l'accuratezza nell'analizzare dati composizionali con errori di misura.

Un nuovo metodo offre migliori comprensioni sul mercato immobiliare di Londra.

L'inversione dello spazio dati migliora l'accuratezza delle previsioni per la gestione dell'energia geotermica.

Quest'articolo parla dell'importanza della replicabilità negli studi clinici che usano algoritmi adattivi.

Un modello di deep learning prevede i risultati delle partite di pallamano alle prossime Olimpiadi.

Migliorare le previsioni della velocità del vento può aumentare la sicurezza durante eventi meteorologici severi.

Esaminando il tempo e la diffusione del Covid-19 nelle aree locali da marzo a giugno 2020.

Un nuovo metodo per stimare gli impatti del trattamento nei pazienti in terapia intensiva con sepsi.

Un nuovo modello punta a prevedere le violazioni di dati non segnalate utilizzando tecniche bayesiane.

Flusion mette insieme fonti di dati per previsioni precise sulle ammissioni in ospedale per influenza.