Statistica

Esaminare l'affidabilità e la validazione delle funzioni di influenza nei modelli di deep learning.

Un nuovo algoritmo migliora la precisione nelle previsioni delle epidemie tramite la generazione di dati dettagliati.

Una chiacchierata su come unire approcci statistici per migliorare l'analisi dei dati.

Un nuovo approccio svela le variazioni individuali negli effetti del trattamento del programma.

Metodi per calcolare con precisione le medie e le varianze nonostante i punti dati mancanti.

Un metodo per prevedere risultati specifici usando dati passati rilevanti.

Un nuovo framework per un'inferenza statistica migliore nella ricerca e nell'analisi.

Un approccio nuovo migliora il riconoscimento dei segnali in ambienti rumorosi con dati limitati.

Scopri come il machine learning aiuta a prevedere i sinistri assicurativi dei veicoli e a stabilire premi equi.

Un framework che migliora l'accuratezza dei sensori morbidi nelle applicazioni industriali.

La ricerca mostra che l'inquinamento atmosferico ha impatti diversi su vari gruppi.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei trattamenti nelle sperimentazioni cliniche.

La ricerca sugli intervalli di donazione migliora la salute dei donatori e la disponibilità di sangue.

Un metodo per stimare il numero di detenuti nel tempo e l'impatto delle politiche.

Indagare il ruolo dei modelli pre-addestrati nelle sfide dei dati per la gestione dell'energia.

Questo articolo esamina come la medicina personalizzata utilizza i dati omici per migliorare i risultati di sopravvivenza dei pazienti.

Uno studio su metodi di campionamento efficienti che utilizzano flussi di gradiente per diverse applicazioni.

Uno sguardo al rischio eccessivo e alla minimizzazione del rischio empirico con perdite esp-concave.

Nuovo metodo semplifica l'apprendimento infomin garantendo al tempo stesso equità nelle previsioni.

Questo articolo parla di tecniche per gestire i dati mancanti per un'analisi accurata.

Nuovo metodo stima gli effetti a lungo termine usando dati sperimentali e osservazionali.

Migliorare i metodi di classificazione per ottenere risultati migliori nella sanità e nello sviluppo di farmaci.

SurvLIMEpy migliora l'interpretabilità nei modelli di analisi di sopravvivenza grazie all'importanza delle caratteristiche.

Un nuovo modello migliora il modo in cui i dati vengono generati capendo i fattori causali.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dei dati usando il clustering della matrice di covarianza.

Scopri i concetti chiave nell'ottimizzazione e nel campionamento per prendere decisioni efficaci.

Scopri metodi innovativi per analizzare dati longitudinali usando il pacchetto lqmix di R.

RESI semplifica la segnalazione delle dimensioni degli effetti negli studi di ricerca.

Un approccio mirato per migliorare l'accuratezza dell'inferenza variazionistica.

Questo studio mette in evidenza metodi per analizzare i segnali cerebrali usando matrici di covarianza.

Esaminare le strutture nei dati tramite metodi di clustering connessi.

RNNC offre un'analisi efficiente dei dati satellitari, migliorando precisione e velocità.

Un nuovo modello migliora il modo in cui studiamo la connettività cerebrale e le sue caratteristiche anatomiche.

Affrontare gli errori di misurazione e gli effetti del trattamento nei modelli predittivi.

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Nuovi metodi migliorano il design degli esperimenti per capire le relazioni causali.

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Esaminare i pregiudizi nell'inferenza causale a causa della misspecificazione delle reti.

La ricerca mostra che l'inquinamento atmosferico ha impatti diversi su vari gruppi.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei trattamenti nelle sperimentazioni cliniche.

Uno sguardo al rischio eccessivo e alla minimizzazione del rischio empirico con perdite esp-concave.

Uno sguardo a come il Policy Mirror Descent migliora il processo decisionale negli MDP.

Un nuovo algoritmo per stimare trasformazioni in mezzo a errori nei dati.

Un'immersione profonda nei set di fiducia dei modelli e nella selezione delle variabili in statistica.

Le tecniche per identificare le caratteristiche importanti in set di dati complessi sono fondamentali.

Integrare le trasformazioni L2O e i modelli grafici migliora la stima dei parametri nei SEM.

Lasso aiuta a identificare dati importanti in set di dati complessi.

Analizzare le relazioni tra gruppi di variabili casuali per avere informazioni migliori.