Statistica

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.

Questo articolo parla di un metodo per migliorare le stime della popolazione di delfini usando tecniche avanzate.

Esplora un nuovo metodo per analizzare gli effetti dei trattamenti nel tempo.

I ricercatori uniscono dati e strategie per fare previsioni migliori sulla NBA.

Analizzando l'accuratezza dei dati sulla salute durante la pandemia di COVID-19.

I ricercatori introducono un metodo per analizzare l'impatto del timing del trattamento sulle visite in ospedale.

Un metodo per analizzare la povertà multidimensionale a livello locale.

Lo studio valuta i metodi bayesiani per analizzare il diabete tipo 2 pediatrico usando i dati EHR.

La tecnologia XL-MIMO migliora la qualità del servizio di rete in ambienti affollati.

Uno studio mostra i vantaggi di combinare NOMA con doppio RIS per avere segnali wireless migliori.

Il machine learning migliora il rilevamento dei segnali e la stima dei canali nei sistemi OFDM.

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

Indagare su come la storia familiare influisce sulle previsioni dei rischi per la salute usando metodi avanzati.

I ricercatori introducono un metodo per analizzare l'impatto del timing del trattamento sulle visite in ospedale.

Questo articolo esamina gli approcci di ranking a coppie e la loro efficacia in diverse applicazioni.

Un nuovo metodo per calcolare i valori SAGE in modo più efficiente usando l'apprendimento della struttura causale.

La regolarizzazione di Fiedler migliora le performance delle reti neurali affrontando l'overfitting in modo efficace.

Uno sguardo ai metodi adattivi per identificare problemi nei dispositivi IoT.

Uno sguardo ai vantaggi del VC-wTGS per l'analisi dei dati complessi.

Strategie per migliorare le performance del modello in dataset sbilanciati.

OFTET combina metodi tradizionali e di machine learning per previsioni affidabili sulle serie temporali.

Uno sguardo ai vantaggi del VC-wTGS per l'analisi dei dati complessi.

Ecco l'algoritmo PX-ECME per migliorare le prestazioni della regressione logistica.

Un'esplorazione delle performance dell'Algoritmo di Langevin aggiustato per la Metropoli nel campionamento.

Un confronto tra HMC e MALA per un campionamento efficiente da distribuzioni complesse.

Un nuovo metodo per analizzare i dati delle serie temporali da una prospettiva di frequenza.

Introducendo un metodo per stimare meglio le probabilità di eventi rari.

Esplorando i problemi inversi bayesiani e il loro impatto in diversi settori.

Scopri come il pacchetto hset semplifica la raccolta e la gestione dei dati in R.

I ricercatori introducono un metodo per analizzare l'impatto del timing del trattamento sulle visite in ospedale.

Uno sguardo ai vantaggi del VC-wTGS per l'analisi dei dati complessi.

Questo articolo esamina come i dati storici possano stimare l'efficacia del trattamento per l'HIV.

Un metodo per analizzare la povertà multidimensionale a livello locale.

Questo articolo presenta un metodo per calcolare in modo efficiente gli effetti di Shapley usando BART.

OFTET combina metodi tradizionali e di machine learning per previsioni affidabili sulle serie temporali.

Nuovi metodi migliorano gli intervalli di confidenza per la curva di Lorenz generalizzata.

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

Uno sguardo sull'importanza e le sfide dei dati di rianalisi ECMWF.

Nuovi metodi migliorano gli intervalli di confidenza per la curva di Lorenz generalizzata.

Esaminare i metodi di regressione lineare in mezzo a dati ad alta dimensione e rumore correlato.

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

Scopri come le variabili proxy aiutano a rivelare relazioni causali nascoste nella ricerca.

Uno sguardo al Processo del Buffet Indiano Gerarchico e alle sue applicazioni.

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

Uno sguardo al processo di Cox e alle sue applicazioni nel modellare i dati degli eventi.