Statistica

Un metodo per scegliere le migliori variabili per un'analisi dei dati più chiara.

Scopri come i nuovi metodi migliorano le previsioni per eventi e risultati casuali.

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.

Un nuovo metodo per misurare con precisione le superfici nell'ottica.

Un nuovo metodo migliora la valutazione della densità mammaria e le previsioni del rischio di cancro.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati sismici per aumentare la sicurezza durante i terremoti.

Uno studio esamina come le variabili strumentali possano affinare i modelli di punteggio di propensione nella ricerca sui farmaci.

Uno studio sui fenomeni meteorologici estremi e i rischi per la salute in tutta l'Australia.

Uno studio rivela le differenze chiave nel successo dei tiri dei giocatori in campo.

I modelli Max-ARMA prevedono il comportamento dei fiumi durante eventi meteorologici estremi.

Questo articolo parla di metodi per gestire i dati mancanti negli studi sul diabete usando il CGM.

Ehi, ti presento FedFisher, un algoritmo innovativo per un apprendimento federato super efficiente.

La ricerca punta a stimare i graphons mantenendo la privacy dei dati.

Esplorare come le reti neurali possano approssimare i funzionali nell'analisi dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni delle reti neurali nei compiti di regressione.

Il transfer learning sfrutta le conoscenze da un'area per migliorare i compiti in un'altra.

CASGNN migliora l'imputazione dei dati mancanti concentrandosi sulle relazioni causali.

Combinare la rilevazione OOD e la Predizione Conformale aumenta l'affidabilità del modello.

Uno studio mette in evidenza quanto CLIP si basi su caratteristiche spurie nel riconoscimento delle immagini.

Uno sguardo a come i metodi compatti migliorano l'adattamento dei dati per grandi set di dati.

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Migliorare il recupero delle informazioni tramite metodi bayesiani nell'imaging e nell'elaborazione dei segnali.

Presentando residui migliorati per analizzare meglio i dataset compositivi.

Questo lavoro introduce un nuovo metodo per stimare i processi di diffusione usando tecniche di Monte Carlo multi-livello.

Uno sguardo all'inferenza variazione e al suo impatto nell'approssimare dati complessi.

Si parla dei metodi per gestire i dati mancanti nei modelli spaziali autoregressivi.

Nuove tecniche migliorano la stima dei parametri in scenari di dati complessi.

Un nuovo metodo migliora le previsioni sull'efficacia della terapia genica nel tempo.

Uno studio su come i depuratori influiscono sui livelli di inquinamento atmosferico nelle centrali elettriche a carbone.

Questo studio esamina i dati composizionali e l'importanza dell'analisi spaziale.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni e della connettività dei neuroni.

Il Modello Mallows Clusterizzato migliora come analizziamo le preferenze nei ranking.

Un nuovo modello cattura le differenze individuali nell'analisi dei dati di conteggio.

Uno sguardo ai metodi per riempire i vuoti nei dataset di serie temporali tensoriali, concentrandosi sui dati dei taxi di New York.

Questo documento presenta un nuovo metodo per capire i rischi dell'inflazione.

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Capire le dinamiche del marketing attraverso l'analisi dei dati delle serie temporali.

Un nuovo metodo per garantire equità nei sistemi di intelligenza artificiale usando dati storici.

Scopri come il predictive mean matching migliora l'integrazione dei dati e la stima dei valori mancanti.

Uno sguardo a come gli Alleati stimavano la produzione di carri armati durante la Seconda Guerra Mondiale.

Un nuovo algoritmo per separare le caratteristiche comuni e uniche nei dataset rumorosi.