Statistica - Applicazioni

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.

Accedi a un anno di dati ZKsync per la ricerca sulla blockchain.

Nuove ricerche usano i dati ECG per stimare i valori di laboratorio in modo non invasivo.

Gli errori non forzati possono influenzare molto le prestazioni di un giocatore nelle partite di tennis.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle misurazioni dei dati ambientali.

Esaminando il ruolo e i problemi delle variabili strumentali nell'analisi causale.

Uno sguardo a metodi innovativi per ridurre il rumore nelle immagini in vari settori.

I ricercatori migliorano i modelli per prevenire le collisioni in bassa orbita terrestre.

Uno studio rivela il ruolo del clima negli focolai di dengue e chikungunya in tutto il Brasile.

Un nuovo metodo per analizzare i test A/B migliora il processo decisionale nei sistemi di raccomandazione.

Questo studio esamina le variazioni nell'invecchiamento della struttura cerebrale tra diverse popolazioni.

Metodi per migliorare l'analisi nei trial clinici utilizzando fonti di dati esterne.

Uno sguardo a come gli eventi passati influenzano le future occorrenze nei processi casuali.

Un nuovo metodo mostra come le convinzioni politiche si collegano tra vari argomenti.