Statistica - Metodologia

I ricercatori affrontano le sfide dei dati incompleti per ottenere risultati precisi.

Un framework per misurare e migliorare l'equità nei sistemi di intelligenza artificiale.

Nuovo approccio spettrale migliora i modelli Matérn multivariati per l'analisi dei dati spaziali.

Scopri come i modelli di machine learning robusti gestiscono diverse fonti di dati per fare previsioni migliori.

Un nuovo metodo migliora le stime usando controlli negativi per combattere i pregiudizi nascosti.

Uno sguardo più ravvicinato alla causalità e alla sua misurazione nella ricerca osservazionale.

I metodi bayesiani stanno cambiando il modo in cui le sperimentazioni cliniche usano i dati passati per prendere decisioni migliori.

Uno sguardo più da vicino alla dimensione dell'effetto nell'analisi delle performance degli studenti.

Uno sguardo a come i fattori influenzano l'uno l'altro nel tempo.

Il test Radon-Kolmogorov-Smirnov migliora il test su due campioni nella statistica usando reti neurali.

Un nuovo modello migliora gli studi sull'interazione genica usando variabili ausiliarie.

Un nuovo modello stima le infezioni totali usando dati sulla mobilità e fattori demografici.

Questo articolo presenta un metodo per migliorare l'analisi dei dati tensoriali attraverso la personalizzazione.

Un nuovo metodo per migliorare le previsioni nel deep learning bayesiano concentrandosi su parametri chiave.

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza e l'efficienza del clustering attraverso l'Informazione Mutua Generalizzata.

Scopri come la robusta decomposizione dei tensori migliora l'analisi dei dati in mezzo a rumore e valori anomali.

Scopri come la ricerca causale e le simulazioni migliorano l'analisi dei dati negli studi sulla salute.

Scopri come evitare i bias nella scelta del modello.

FLASH migliora le previsioni usando dati a lungo termine dei pazienti e eventi di salute significativi.

Esplora il potenziale dell'apprendimento semi-supervisionato in diverse applicazioni.

CBRNet aiuta a valutare con precisione le dosi di trattamento nella sanità e in altri settori.

Analizzando il ruolo del clima nelle infestazioni di processionaria del pino usando modelli statistici avanzati.

Un nuovo approccio punta a migliorare la comprensione delle previsioni dei modelli attraverso i controfattuali.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni nonostante l'etichettatura errata dei dati.

Un modello per analizzare le cause delle sparatorie di massa negli Stati Uniti.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle relazioni complesse nelle serie temporali.

Il matching statistico aiuta a confrontare i gruppi negli studi di trattamento in modo efficace.

Esplorare nuovi metodi per un'analisi affidabile dei dati sulle malattie cardiache.

GAM-DVQR migliora le previsioni del tempo catturando relazioni complesse tra le variabili.

Una guida per capire e applicare i metodi di inferenza causale.

Analizzare le relazioni causali è fondamentale per avere previsioni precise sui consumi energetici nella progettazione degli edifici.

Un nuovo modo per individuare dati insoliti in diversi settori.

Un metodo per migliorare le previsioni in dati con risultati mancanti.

Questo articolo presenta un framework per un'analisi di sensibilità migliorata degli estimatori lineari.

Un nuovo modo per raccogliere informazioni accurate sull'opinione pubblica usando i social media.

Impara metodi per recuperare segnali da osservazioni rumorose in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora la stima dei parametri nell'analisi delle serie temporali.

Questo studio migliora i metodi di spettroscopia per un'analisi migliore dei prodotti lattiero-caseari.

I ricercatori sviluppano un modello per studiare le relazioni spaziali e gli impatti a distanza.

I ricercatori migliorano le stime causali usando la stima a doppio restringimento da fonti di dati diverse.