Statistica - Calcolo

Esplora come la coerenza dei quantili aiuti a capire le interazioni delle serie temporali finanziarie.

I ricercatori usano l'ICE g-computation per avere risultati sanitari più affidabili.

Un approccio moderno per migliorare l'analisi dei dati spaziali usando metodi di machine learning.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle variabili nei modelli di analisi di sopravvivenza.

Nuova tecnica migliora l'inferenza per modelli gaussiani latenti con dati complessi.

Questo articolo parla del metodo di campionamento Restart nei modelli generativi.

Scopri come scegliere modelli predittivi in modo efficace usando l'inferenza bayesiana.

Esplorare il ruolo di PDMP e accoppiamento nel migliorare i metodi di campionamento statistico.

Un nuovo metodo per campionare da distribuzioni complesse nell'imaging.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza e l'accuratezza nel design sperimentale usando i metodi bayesiani.

Nuovi algoritmi migliorano l'apprendimento della struttura in sistemi complessi con tante variabili.

Approcci innovativi combinano genetica e imaging per una diagnosi migliore della schizofrenia.

il pacchetto gips svela strutture nascoste in set di dati ad alta dimensione per migliorare l'analisi.

Questo articolo esplora modi per migliorare l'ottimizzazione dei dati incerti.

Nuovi metodi adattivi migliorano l'inferenza bayesiana con il Monte Carlo Hamiltoniano.

Un nuovo algoritmo migliora il campionamento dei punti reticolari nei poliedri.

Un nuovo framework che combina modelli statici e dinamici migliora l'analisi delle serie temporali.

Scopri il Monte Carlo Hamiltoniano e le sue applicazioni nella statistica e nella scienza.

Scopri i Priori Spike-and-Slab e le loro applicazioni nella regressione lineare bayesiana.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e l'accuratezza del campionamento nelle statistiche.

Questo studio valuta come statFEM gestisce gli errori nei modelli complessi.

Un nuovo strumento per regolare i dati del sondaggio per una migliore rappresentazione della popolazione.

Un nuovo metodo migliora le miscele gaussiane per fare previsioni migliori in distribuzioni complesse.

Metodi per migliorare l'accuratezza delle stime in grandi set di dati.

Una guida alle tecniche di analisi bayesiana per la previsione dei dati spaziali.

Un nuovo metodo migliora i risultati del clustering e le intuizioni attraverso raggruppamenti equilibrati.

Un nuovo metodo per stimare distribuzioni usando istogrammi bayesiani migliora l'efficienza della memoria.

Un nuovo modello migliora le previsioni nella ricerca sul microbioma con dati limitati.

Un nuovo metodo per calcolare le probabilità di vincita nei grandi tornei sportivi in modo efficiente.

Scopri la dominanza stocastica e il suo utilizzo nell'analisi degli investimenti.

Scopri come i modelli grafici gaussiani analizzano le relazioni nei dati abbinati.

Un nuovo metodo per estrarre intuizioni dai dati riassunti usando il campionamento di Gibbs.

La generazione di dati sintetici migliora la privacy permettendo al contempo un'analisi dei dati preziosa.

Questo articolo parla del ruolo e delle sfide delle equazioni differenziali stocastiche ipoellittiche.

La ricerca sul reservoir computing si concentra sull'ottimizzazione dei modelli di rete per migliorare il machine learning.

Un nuovo algoritmo migliora la stima della omologia da punti dati rumorosi.

Uno sguardo ai metodi per analizzare grandi dataset spaziali e alle loro sfide.

I miglioramenti nei metodi di test aiutano a capire meglio le relazioni tra le variabili.

Esplorare i fattori chiave per sostenere la vita su Marte.

DeepONet migliora la sicurezza nucleare e l’efficienza tramite una tecnologia avanzata di gemelli digitali.