Statistica - Calcolo

Questa guida esamina come le caratteristiche della comunità influenzano i tassi di criminalità in diverse zone.

Scopri come tecniche di campionamento efficienti migliorano l'analisi dei dati tramite MVCE.

Scopri come MCMC aiuta a campionare e a dare un senso a dati complessi.

Nuovo kernel migliora i processi gaussiani per previsioni dati più precise.

Un nuovo metodo migliora la stima degli input per i modelli di simulazione usando solo i dati di output.

Uno studio su come i processi gaussiani analizzano e prevedono i modelli di malattia.

RandNet-Parareal accelera il tempo di risoluzione delle equazioni dipendenti dal tempo in modo efficiente.

CMiNet aiuta i ricercatori a capire le complesse interazioni microbiche per avere migliori intuizioni sulla salute.

Scopri come i ricercatori stanno accelerando le catene di Markov per avere previsioni migliori.

Scopri come la selezione della stabilità mette a fuoco le variabili dei dati importanti.

CLIQUE migliora l'analisi dell'importanza delle variabili locali nel machine learning.

Scopri come fdesigns migliora il design sperimentale per gli scienziati.

Usare il machine learning per migliorare la precisione nelle previsioni degli errori dei modelli numerici.

Esplorare l'importanza dei quantili nell'analisi dei dati.

Metodi innovativi per stimare distribuzioni stazionarie in equazioni differenziali stocastiche di McKean-Vlasov.

Scopri come il processo di occlusione migliora l'efficienza del campionamento.

Una guida pratica per analizzare dati composizionali usando modelli multilevel bayesiani.

Scopri come VEB semplifica l'analisi dei dati per avere intuizioni migliori.

Uno sguardo ai doppi emulatori e al loro ruolo nel migliorare le prestazioni dei simulatori.

Una guida semplice per capire l'algoritmo Zig-Zag e i suoi benefici.

Nuovi metodi migliorano le previsioni nei sistemi complessi usando modelli di stato.

Impara a gestire dati complessi con tecniche di riduzione dimensionale sparse.

Impara a gestire dati complessi usando tecniche efficaci.

Un tool per stimare i rischi di cancro basati su marcatori genetici e storia familiare.

Capire gli errori di arrotondamento è fondamentale per fare calcoli precisi nell'informatica.

Uno sguardo dettagliato a come i modelli misti funzionali analizzano i modelli di crescita nei dati.

Una panoramica chiara della Teoria della Risposta all'Elemento e la sua importanza nei test.

Scopri come il clustering bayesiano aiuta a svelare schemi in set di dati complessi.

Un approccio pratico per gestire i dati censurati ad intervallo negli studi scientifici.

Scopri come RADES migliora la navigazione e la sicurezza dei robot multipli.

Gli stimatori di tipo bridge aiutano a identificare in modo efficiente le variabili chiave in dati complessi.

Scopri come modelli avanzati decifrano tendenze nascoste nei dati di mortalità.

Un nuovo metodo semplifica il modo in cui misuriamo la qualità del campione nell'analisi statistica.

Scopri come i ricercatori affrontano l'incertezza nei sistemi complessi usando metodi di controllo ottimale.

Scopri come la regressione robusta migliora l'analisi dei dati per previsioni più precise.

Una guida per capire la stima nelle statistiche con esempi che ti parlano.

Scopri come il caso influisce sui modelli finanziari e sulle previsioni.

Esplora l'importanza delle distribuzioni stabili nella finanza, nel meteo e negli studi sul comportamento.

Scopri le complessità e i progressi nei metodi di campionamento ad alta dimensione.

Scopri come i vettori semplificano l'analisi di causa ed effetto nella ricerca.