Statistica

Uno sguardo a come l'aggiustamento per le covariate chiarisce i risultati della ricerca gestendo le variabili di confondimento.

Un metodo che permette un'analisi statistica adattiva senza rigide assunzioni di modello.

Un nuovo approccio ai boxplot garantisce la privacy dei dati mantenendo un'analisi utile.

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.

Un nuovo metodo migliora l'imaging cerebrale per una maggiore accuratezza ed efficienza.

Questo studio esplora come gli insegnanti influenzano le credenze e le pratiche degli altri.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle previsioni e l'equità nei risultati sanitari.

Analizzando il legame tra inquinamento e aumento delle temperature per un'azione politica efficace.

Questo articolo esamina come l'accesso a cibo sano influisce sui risultati di salute nelle comunità.

I ricercatori hanno sviluppato un emulatore veloce per modelli complessi di computer.

Esplorando l'impatto dell'inquinamento atmosferico sui tassi di mortalità, specialmente tra gli anziani.

Un nuovo metodo migliora la previsione del rischio di Alzheimer usando i registri sanitari elettronici e modelli avanzati.

Valutare il valore dei dati è fondamentale per migliorare i risultati del machine learning.

Questo studio esplora l'impatto delle previsioni sulle azioni e sui risultati individuali.

Uno sguardo più da vicino a come i Transformers imparano dagli esempi in contesti diversi.

Un'esplorazione della stabilità algoritmica e dei limiti dei test.

Uno sguardo a come la previsione conforme aiuta a prendere decisioni sicure.

Un approccio fresco per gestire in modo efficiente più obiettivi nella presa di decisioni.

Nuovi metodi per certificare l'anti-concentrazione nelle distribuzioni dei dati migliorano le applicazioni di machine learning.

Esplorando nuovi metodi per un rinforzo efficace nell'apprendimento continuo.

Nuovi metodi online migliorano l'analisi dei dati funzionali per applicazioni nel mondo reale.

Uno sguardo alle tecniche avanzate per una migliore assimilazione e filtraggio dei dati.

Scopri come i lifted samplers migliorano l'efficienza del campionamento nei metodi MCMC.

Un nuovo algoritmo migliora l'analisi dei dati di imaging del calcio in tempo reale.

Un nuovo approccio nell'apprendimento federato cattura le dipendenze dei dati mantenendo la privacy.

Un nuovo metodo stima i parametri dell'attività neuronale usando dati reali.

Sviluppiamo metodi per affinare i modelli usando osservazioni rumorose e indirette.

Questo lavoro migliora i metodi di campionamento per sistemi complessi bloccati in certi stati.

Un nuovo metodo affronta le sfide dei dati duplicati nei modelli di processo puntuale spaziale.

Nuovi metodi online migliorano l'analisi dei dati funzionali per applicazioni nel mondo reale.

Uno sguardo al ruolo dei dati non probabilistici nei moderni metodi statistici.

Rivoluzionare la finanza tramite la convergenza debole estesa e tecniche di modellazione avanzate.

Un nuovo metodo combina CNF e MCMC per un campionamento migliore da distribuzioni complesse.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle previsioni e l'equità nei risultati sanitari.

Esaminare come l'interferenza influisce sui risultati del trattamento e migliorare i metodi di stima.

Nuovi metodi per identificare cambiamenti significativi nella varianza dei dati nel tempo.

Un'esplorazione della stabilità algoritmica e dei limiti dei test.

Scopri come i lifted samplers migliorano l'efficienza del campionamento nei metodi MCMC.

Uno sguardo ai metodi per stimare valori estremi nei dati normalmente bivariati.

Uno sguardo a come gestire gli errori nei modelli generativi basati su punteggio.

Uno sguardo a come la calibrazione influisce sulle previsioni del modello e sulla sua affidabilità.

CASBAH migliora lo studio degli effetti del trattamento usando variabili post-trattamento continue.

Un nuovo approccio per misurare le dipendenze in set di dati estremi in vari campi.

Scopri come le distribuzioni senza elementi semplificano l'analisi e migliorano l'organizzazione dei dati.