Statistica

Questa ricerca sviluppa metodi per una distribuzione equa delle risorse nonostante il feedback limitato degli utenti.

Uno sguardo a come il framework degli estimand migliora l'analisi delle sperimentazioni cliniche.

Un modo nuovo per capire le complesse connessioni umane attraverso l'analisi fuzzy delle reti sociali.

Uno studio su come il Park-and-Ride può ridurre la congestione e le emissioni.

Le informazioni influenzano parecchio i processi decisionali in tanti campi.

La legge di Benford mostra schemi strani nelle prime cifre tra i set di dati.

Un metodo per un'analisi dettagliata del segnale nel tempo e nella frequenza.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dell'universo attraverso i dati del lensing gravitazionale debole.

Gli emulatori bayesiani migliorano il processo decisionale nel controllo dei pozzi petroliferi sotto incertezza.

Un metodo per rilevare il surriscaldamento nei motori marini in mezzo a condizioni variabili.

I ricercatori migliorano il testing dell'affidabilità dei dispositivi monouso usando metodi statistici innovativi.

Uno studio su metodi avanzati per valutare i contributi dei giocatori di basket.

Un'analisi dettagliata delle tendenze di performance del cricket ODI negli ultimi 36 anni.

Uno studio presenta un modello per stimare la diffusione del COVID-19 tra le regioni.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento delle onde solitarie interne nei dati oceanici.

Esaminando il divario tra le élite e le masse nelle discussioni politiche online.

Questo articolo parla di come affrontare il crollo del modello usando una selezione di dati migliore e feedback.

Uno sguardo a come i sistemi possono essere osservati e capiti attraverso le loro statistiche.

Migliorare i modelli di misto nel machine learning per una maggiore efficienza e risultati.

Esplora la trainabilità e la dequantizzazione nel machine learning quantistico.

Un nuovo modo per analizzare l'interazione tra dati di rete e covariate.

Introducendo il problema degli autovalori delle covarianze accoppiate (CCE) per migliorare l'apprendimento da dati asimmetrici.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale attraverso l'analisi dei dati storici.

Un nuovo modello migliora la privacy dei dati mentre aumenta l'accuratezza del machine learning.

Un nuovo framework migliora il test delle ipotesi nei modelli di regressione additiva.

Uno sguardo ai principali strumenti per i pipeline di dati e ai loro ruoli nell'ingegneria dei dati.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza del campionamento MCMC usando la geometria riemanniana.

Questo articolo parla di metodi innovativi per una migliore analisi statistica dei dati raggruppati.

Scopri come gli algoritmi di augmentazione dei dati migliorano l'analisi dei dati e la costruzione dei modelli.

Un nuovo metodo combina MCMC divide-et-impera con modelli di diffusione per un campionamento migliore.

Questo articolo parla di metodi per campionare dati complessi ad alta dimensione in modo più efficace.

Un nuovo modo di capire come le azioni si influenzano a vicenda durante i cambiamenti del mercato.

Nuovi approcci propongono di gestire meglio i pareggi nei ranking in diversi settori.

Nuove tecniche migliorano l'analisi degli effetti genetici in diverse condizioni.

Un nuovo modo per analizzare l'interazione tra dati di rete e covariate.

Uno studio sull'uso di Variational Bayes per modelli spaziali con valori mancanti.

Gli emulatori bayesiani migliorano il processo decisionale nel controllo dei pozzi petroliferi sotto incertezza.

Una guida al pacchetto Inlamemi per affrontare le sfide dei dati.

Un nuovo framework migliora il test delle ipotesi nei modelli di regressione additiva.

I fattori di Bayes aiutano i ricercatori a valutare e confrontare le ipotesi usando prove basate sui dati.

Una panoramica dei modelli grafici probabilistici e delle loro applicazioni in vari campi.

Nuovi algoritmi migliorano il campionamento da distribuzioni conosciute e sconosciute per applicazioni pratiche.

Questo articolo parla di metodi innovativi per una migliore analisi statistica dei dati raggruppati.

Esplora i principali stimatori per la regressione lineare e il loro impatto sulle previsioni.

Esplorare come le tecniche di machine learning aiutano a risolvere problemi inversi in diversi campi.

Una panoramica concisa sui modelli di regressione fattoriale e le loro applicazioni.

Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.

Uno sguardo a come gli esperimenti randomizzati rivelano relazioni di causa ed effetto in vari campi.