Statistica

Un confronto tra misure di distanza per un'analisi di clustering efficace.

Uno sguardo chiaro sul perché cambiare porta sia la strategia vincente.

Un progetto per migliorare la rappresentanza nei sondaggi dei gruppi sottorappresentati in Liguria.

Questo articolo parla di metodi per stimare parametri che cambiano nei sistemi dinamici usando dati in tempo reale.

Introducendo i punti attesi e l'EPAA per valutare i contributi dei giocatori nel basket.

Capire le complessità della valutazione degli effetti di un singolo trattamento nei design fattoriali.

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.

Presentiamo il modello ACRONYM per una migliore rilevazione delle comunità e stima dei collegamenti.

Analizzando i dati per affrontare le tendenze delle sparatorie nelle scuole e migliorare gli sforzi di prevenzione.

Esplorare come il design urbano influisce sulla salute e sul benessere attraverso nuovi metodi di ricerca.

Combinare le fonti di dati per previsioni meteo migliori nelle Filippine.

Esaminando i cambiamenti climatici passati usando i rapporti degli isotopi dell'ossigeno nei sedimenti oceanici.

Scopri come la privacy differenziale può migliorare la sicurezza dei dati nella regressione LLS.

Metodi migliorati per stimare la velocità del vento dei cicloni usando i dati satellitari.

Uno studio su come vari inquinanti influenzano diversi gruppi demografici.

VSGD combina metodi tradizionali con modelli probabilistici per un'ottimizzazione del deep learning migliore.

Un metodo per identificare caratteristiche rilevanti in sottoinsiemi di dati.

Introducendo un metodo a punto fisso per imparare le relazioni causali senza grafici complessi.

Nuovi metodi migliorano la precisione delle previsioni e la misurazione dell'incertezza nell'analisi dei dati.

Questo studio propone un nuovo metodo per la rilevazione dei punti di cambiamento in dataset complessi.

Questo documento parla dei metodi di selezione post-hoc per migliorare le prestazioni del modello.

Esplora il funzionamento e le applicazioni dei modelli di diffusione nella generazione di dati.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati alti usando simulazioni.

Una nuova tecnica accelera l'analisi delle funzioni costanti a tratti.

Esaminando come il FRET riveli intuizioni sulle dinamiche e il comportamento molecolari.

Analizzare gli errori di arrotondamento può migliorare l'accuratezza dei calcoli a bassa precisione.

Uno sguardo alle catene di Markov e al ruolo degli MCMC nel campionamento e nell'ottimizzazione.

Metodi per fornire stime di popolazione affidabili garantendo la riservatezza dei rispondenti.

Scopri un modo più efficace per gestire i dati mancanti nella ricerca.

Esaminando i problemi di MultiNest e come migliorare i suoi risultati.

Questo articolo presenta un algoritmo innovativo per calcoli di verosimiglianza delle serie temporali in modo efficiente.

Scopri come i PTM offrono intuizioni sulle relazioni complesse tra le variabili.

Un nuovo metodo esamina come le influenze sociali influenzano i risultati educativi.

Una nuova prospettiva sui risultati dei trattamenti e sull'analisi delle cause.

Un nuovo metodo per analizzare le relazioni tra variabili includendo fattori influenti.

Un metodo per stimare le distribuzioni di probabilità in sistemi incerti.

Uno sguardo a come le misure di dipendenza aiutano ad analizzare le relazioni tra più variabili.

Nuove tecniche semplificano il calcolo della costante di normalizzazione di Wishart nei modelli bayesiani.

Esplorare come il design urbano influisce sulla salute e sul benessere attraverso nuovi metodi di ricerca.

Un metodo per stimare le distribuzioni di probabilità in sistemi incerti.

Uno sguardo a come le misure di dipendenza aiutano ad analizzare le relazioni tra più variabili.

Nuove tecniche semplificano il calcolo della costante di normalizzazione di Wishart nei modelli bayesiani.

Un metodo per identificare caratteristiche rilevanti in sottoinsiemi di dati.

Esplora i principi e le applicazioni della Kernel Ridge Regression in vari settori.

Questo studio propone un nuovo metodo per la rilevazione dei punti di cambiamento in dataset complessi.

Esplora il funzionamento e le applicazioni dei modelli di diffusione nella generazione di dati.

Un nuovo metodo migliora le approssimazioni nella statistica bayesiana per l'analisi dei dati complessi.