Statistica - Metodologia

Esplora i fattori che influenzano il successo dei progetti di data science e come migliorare i risultati.

Scopri come la stima della matrice di covarianza migliora le decisioni finanziarie e la gestione del rischio.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e l'affidabilità della simulazione di eventi rari in vari settori.

Metodi chiave per identificare fattori significativi in vari settori.

Un nuovo metodo migliora la stima dei sistemi in cambiamento usando dati statistici.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel collegare i dati della sanità e delle scienze sociali.

Identificare cambiamenti di temperatura legati a eventi che alterano il clima.

Un nuovo approccio per migliorare la stima dei dati usando informazioni aggiuntive.

La rilevazione degli outlier è fondamentale per un'analisi dei dati precisa e conclusioni corrette.

TSLiNGAM migliora la scoperta causale in dataset complessi con distribuzioni sbilanciate.

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

Uno sguardo alle matrici di correlazione e ai punti di forza e di debolezza del modello dei fattori raggruppati.

La causalità migliora le previsioni mostrando come i fattori influenzano i risultati.

Questo metodo svela relazioni predittive tramite permutazioni e reti neurali.

Questa ricerca esamina le matrici di correlazione campionarie nell'analisi di serie temporali ad alta dimensione.

Nuove strategie migliorano la validazione dei modelli per miscele chimiche complesse.

La legge di Benford mostra come i dati naturali sfidano le aspettative nella distribuzione delle cifre.

Un nuovo metodo per identificare punti di cambiamento nei dati delle serie temporali multivariate.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei modelli statistici per dataset complessi.

Nuovi metodi migliorano la comprensione degli effetti dei trattamenti tra i vari luoghi.

Questo articolo parla di un metodo per raggruppare variabili simili usando la decomposizione ai valori singolari.

Indagare come le prescrizioni influiscono sui risultati del trattamento del diabete usando metodi avanzati.

Usare modelli generativi basati su punteggio per migliorare le tecniche di restauro delle immagini.

Un nuovo modello migliora il ranking attraverso confronti a coppie in vari settori.

Un nuovo metodo migliora l'analisi degli effetti delle lesioni cerebrali sulla cognizione.

Un nuovo metodo per stimare matrici di covarianza inverse usando informazioni parziali sull'ordinamento delle variabili.

Un nuovo modo per stimare gli effetti parziali medi nell'analisi dei dati usando tecniche di machine learning.

Un nuovo metodo per analizzare le relazioni causali usando SEM lineari parzialmente omoscedastici.

Modelli efficienti che usano meno parametri per migliorare le prestazioni nel deep learning.

Nuovi metodi migliorano il confronto dei dati in ambienti in cambiamento.

Ecco un metodo che migliora l'accuratezza delle previsioni di pioggia per essere più pronti.

Semplificare il rilevamento degli outlier in dati misti per un'analisi migliore.

Scopri come mcmsupply aiuta a monitorare l'accesso ai contraccettivi in tutto il mondo.

Un modello semplice per monitorare e prevedere gli esiti delle pandemie usando metriche di base.

Una panoramica sulla raccolta e analisi dei dati efficace durante le crisi sanitarie.

Le mappe di trasporto migliorano il campionamento da distribuzioni di probabilità complesse in vari settori.

Introducendo un framework strutturato per una scelta del modello migliore e gestione degli errori.

Scopri come l'analisi federata tiene al sicuro i dati medici mentre fornisce approfondimenti.

Migliorare i metodi di test di gruppo per risultati sanitari migliori durante le crisi.

Usare la tecnologia per far emergere preoccupazioni dei consumatori trascurate nei dati delle lamentele.