Statistica

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.

Uno studio su come l'informazione si diffonde attraverso le reti sociali con strutture comunitarie.

Questo articolo parla di un metodo per prevedere meglio l'incertezza dei dati delle serie temporali.

Questo studio analizza il comportamento dei riser in condizioni marine tramite analisi dei cluster.

Uno sguardo a come i dati GPS migliorano l'accuratezza della mappatura del flusso di traffico.

Un nuovo framework aiuta i ricercatori a allineare e analizzare i dati sull'attività neuronale per gli studi sulla memoria.

Un approccio innovativo per classificare i dati utilizzando modelli bayesiani per raggruppare elementi simili.

Uno sguardo all'uso dei dati storici per migliorare l'analisi delle sperimentazioni cliniche.

Scopri come i priors misti possono migliorare l'analisi degli studi di replicazione.

Nuovi modelli rivelano schemi di recupero complessi delle barriere coralline dopo le perturbazioni.

Questo articolo parla di un metodo per prevedere meglio l'incertezza dei dati delle serie temporali.

Nuovi metodi per ottimizzare le scelte attraverso il feedback sulle preferenze in ambienti complessi.

Un nuovo metodo per stimare le aspettative condizionali in modo efficiente in ambienti incerti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la qualità nella generazione di testi dei modelli linguistici.

Questo articolo presenta un metodo per modellare l'attività neurale usando RNN a basso rango.

Esplorare il ruolo delle reti tensoriali nel migliorare il machine learning quantistico.

Esplorare come le DNN recuperano le funzioni in contesti sovraparametrizzati.

Migliorare l'apprendimento per rinforzo con stime della funzione valore per un adattamento più veloce ai compiti.

Un nuovo metodo per stimare le aspettative condizionali in modo efficiente in ambienti incerti.

Esaminando come i modelli di popolazione plasmino le genealogie e influenzino gli algoritmi genetici.

Nuove tecniche di campionamento migliorano l'efficienza nell'analisi statistica.

Una nuova tecnica che utilizza l'elettrostatica per un migliore campionamento e stima dei dati.

Nuovi approcci per affrontare in modo efficiente sistemi lineari complessi.

Un nuovo metodo per regolare gli iperparametri usando idee bayesiane.

Il metodo FLAP migliora le previsioni usando i dati esistenti in modi nuovi.

Un nuovo modo per studiare i dati delle serie temporali e i suoi fattori nella sanità.

Usare controlli esterni può migliorare le stime degli effetti del trattamento negli studi clinici.

Esaminando come i modelli gaussiani latenti migliorano l'analisi dei dati nella salute pubblica e nella migrazione.

Un approccio di test in due fasi semplifica le interazioni tra variabili genetiche numerose.

Nuovi modelli forniscono un'analisi dei sistemi complessi concentrandosi sui singoli componenti.

Un metodo per un'analisi efficace dei modelli di fattori tensoriali ad alta dimensione in finanza.

Un nuovo approccio per migliorare le previsioni della qualità dell'aria utilizzando dati satellitari.

Uno sguardo a come la PDA aiuta ad analizzare dati funzionali complessi.

CHCDS migliora l'accuratezza delle previsioni senza partizionamento dei dati.

Impara tecniche per stimare valori mancanti in sequenze stocastiche stazionarie.

Un approccio di test in due fasi semplifica le interazioni tra variabili genetiche numerose.

Esaminando il ruolo della robustezza nella stima di distribuzioni sconosciute a partire da campioni.

Esplorare il ruolo dei priori tensoriali strutturati nel migliorare le stime dei dati.

Scopri le basi dell'apprendimento delle Reti Bayesiane Dinamiche dai dati.

Un metodo per un'analisi efficace dei modelli di fattori tensoriali ad alta dimensione in finanza.

CHCDS migliora l'accuratezza delle previsioni senza partizionamento dei dati.

Questo articolo esamina l'importanza dei massimi e del test di spaziatura nei campi casuali gaussiani.