Statistica

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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 lockdown hanno portato a più morti e costi maggiori nel trattamento del cancro al seno.

Una guida pratica alla distribuzione di probabilità a tetto saltbox e alle sue applicazioni.

La ricerca esamina come le interazioni locali possano semplificare sistemi complessi utilizzando dati d'immagine.

Questo articolo esplora le distribuzioni di probabilità interazionali e il loro ruolo nella causalità.

Come tropte misurazioni possono fuorviare la sicurezza nei progetti.

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Esaminare i pregiudizi nel monitoraggio della qualità dell'aria e le loro implicazioni per la salute pubblica.

Analizzare le tendenze nel speedrunning e nel machine learning rivela intuizioni sui miglioramenti dei record.

Una recensione dei metodi usati per stimare le emissioni di metano e il loro impatto.

Esaminare un approccio guidato dagli utenti per gestire i contenuti dei social media.

Analizzare il comportamento di guida tramite dati telematici svela informazioni utili per la valutazione del rischio assicurativo.

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Questo articolo presenta nuovi metodi per analizzare i dati delle risonanze magnetiche e la progressione dell'Alzheimer.

Questo articolo esamina come la scelta del kernel influenzi l'accuratezza della stima modale in statistica.

Scopri come funzionano le reti neurali e le loro applicazioni in diversi campi.

Un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento da dati rumorosi nel machine learning.

Esplorare come la multicalibrazione migliora l'equità nelle previsioni dell'IA.

Introducendo tecniche per migliorare le decisioni in situazioni incerte.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento nelle reti neurali con dati rumorosi.

SILVR semplifica la creazione di nuovi candidati farmaceutici usando il machine learning e frammenti noti.

Una panoramica della crescita del calcolo bayesiano e della sua integrazione con l'apprendimento automatico.

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.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle colonne di dati per un'analisi migliore.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'accuratezza nell'analizzare i set di dati legati alla salute.

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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei test su due campioni nonostante le differenze nascoste.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per definire gli spazi di design nei biofarmaceutici.

tmfast accelera il topic modeling, aiutando i ricercatori ad analizzare i dati testuali in modo efficace.

Quest'articolo esamina come le stime della dimensione dei gruppi di pazienti influenzano i tassi di errore negli studi clinici.

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Esaminare i servizi dopo la dimissione per evitare ritorni in ospedale.

Personalizzare il supporto educativo tramite interventi adattivi e metodi di analisi efficaci.

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Uno sguardo alla gestione dei rischi nell'analisi dei guasti tramite metodi statistici avanzati.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza delle immagini e valutano l'incertezza nelle immagini mediche.

Un nuovo metodo per controllare gli errori nell'analisi della mediazione e in altre ricerche.

Uno sguardo alla stima delle distribuzioni di dati influenzate dal rumore.

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Questo documento studia la coerenza uniforme degli embeddings spettrali in diverse applicazioni.

Uno sguardo a come il BART generalizzato migliora i metodi di analisi dei dati.

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Metodi recenti migliorano l'accuratezza delle stime in vari campi grazie a tecniche di filtraggio avanzate.

Esplorare gli stimatori MAP nell'analisi bayesiana dei problemi inversi.

GGLM affronta le dipendenze dai dati per ottenere migliori intuizioni in situazioni complesse.