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.

Uno sguardo all'ottimizzazione mediante sciami di particelle e alle sue applicazioni in vari settori.

Usare l'analisi dei dati per prevedere i risultati delle partite di Australian Rules Football.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del vento usando modelli statistici e integrazione dei dati.

I modelli di machine learning come FourCastNet migliorano l'accuratezza delle previsioni del tempo grazie all'assimilazione dei dati.

Esaminando come i modelli stocastici aiutano a prevedere la diffusione delle malattie infettive.

Un nuovo metodo di watermarking aiuta a identificare i dati tabulari sintetici.

Nuovi metodi di normalizzazione migliorano le previsioni sui dati spaziali e l'efficienza dell'analisi.

Metodi nuovi migliorano la ricerca di esopianeti lontani tramite un'analisi dei dati avanzata.

Uno sguardo all'ottimizzazione mediante sciami di particelle e alle sue applicazioni in vari settori.

Scopri come i computer a serbatoio stocastici stanno cambiando il panorama del machine learning.

Questo studio introduce un metodo per analizzare in modo efficace set di dati biologici complessi.

Presentiamo i Percorsi di Diffusione per una rilevazione OOD efficiente usando un solo modello.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del vento usando modelli statistici e integrazione dei dati.

Uno sguardo a come la curvatura aiuta a capire reti complesse.

Presentiamo un metodo per migliorare l'analisi dei dati usando modelli gerarchici e statistiche bayesiane.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento dei processi stocastici in vari settori.

Uno sguardo all'ottimizzazione mediante sciami di particelle e alle sue applicazioni in vari settori.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'efficienza nella risoluzione di equazioni dipendenti dal tempo.

Un metodo che combina SGD e tecniche di privacy per un'analisi dei dati efficace.

Un nuovo pacchetto R per la regressione semiparametrica funzionale e l'analisi dei dati.

Esaminando come i modelli stocastici aiutano a prevedere la diffusione delle malattie infettive.

Nuovi metodi di normalizzazione migliorano le previsioni sui dati spaziali e l'efficienza dell'analisi.

Un metodo per creare campioni di dati basati su condizioni specifiche usando modelli di diffusione.

Nuovi approcci migliorano il campionamento dei dati da distribuzioni complesse in statistica e machine learning.

Introducendo un modello Box-Cox non parametrico per un'analisi migliore dei dati ad alta dimensione.

Questo articolo esamina i metodi e l'importanza del Giudizio Comparativo nelle valutazioni.

Un nuovo metodo migliora il testing degli algoritmi per la scoperta causale.

Un nuovo pacchetto R per la regressione semiparametrica funzionale e l'analisi dei dati.

Esaminando problemi con la gestione dei dati negli studi di espressione genica scRNA-seq.

Esaminando come i modelli stocastici aiutano a prevedere la diffusione delle malattie infettive.

Presentiamo EBARS per la selezione ottimale dei nodi nella regressione spline multivariata.

Questo articolo parla di un nuovo framework per il test dei kernel nell'analisi dei dati complessi.

Un metodo che combina SGD e tecniche di privacy per un'analisi dei dati efficace.

Questo articolo parla di un nuovo framework per il test dei kernel nell'analisi dei dati complessi.

Un nuovo metodo per analizzare dati spatio-temporali in vari settori.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei dati di immagini cerebrali usando tecniche di apprendimento manifolto.

Un nuovo framework per creare classificatori di machine learning affidabili e precisi.

Esaminare come gli algoritmi possano proteggere la privacy mentre ottimizzano le decisioni nella medicina personalizzata.

Questa ricerca affronta il problema dell'oversmoothing nelle convoluzioni sui grafi per migliorare l'accuratezza nella classificazione dei nodi.

Uno sguardo ai nuovi metodi per migliorare il denoising delle matrici in mezzo a rumore complesso.