Statistica

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.

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.

Analizzando l'accuratezza delle previsioni tra diverse comunità per una giusta allocazione delle risorse sanitarie.

Un modello ibrido migliora le previsioni sulle tendenze e le interventi del COVID-19.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini dei tessuti per una diagnosi delle malattie più precisa.

Uno sguardo alle nuove tecniche per identificare causa ed effetto in vari 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.

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

Questo articolo parla dei metodi per creare intervalli di previsione ristretti in condizioni di dati che cambiano.

Un metodo per valutare l'affidabilità dei risultati dell'IA nella sanità e oltre.

Nuove tecniche migliorano la mappatura degli stati nella meccanica quantistica e nel machine learning.

LaT-PFN migliora le previsioni usando contesto e dati sintetici per fare previsioni.

Esplorando il feedback limitato nei compiti di classificazione del machine learning.

Un metodo per affrontare gli errori nei dati nell'analisi ad alta dimensione.

Analizzando i modelli esistenti si scoprono delle informazioni sulle tendenze delle prestazioni dei modelli linguistici man mano che la dimensione aumenta.

Uno studio su algoritmi che affrontano le sfide del flusso di traffico intero nelle reti cittadine.

Un modello ibrido migliora le previsioni sulle tendenze e le interventi del COVID-19.

Nuovo framework migliora i calcoli di probabilità in dataset complessi per vari settori.

Una nuova tecnica genera campioni in modo efficiente da distribuzioni di probabilità sconosciute utilizzando dati limitati.

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.

Un nuovo metodo migliora il campionamento dei dati per modelli complessi con variabili dipendenti.

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

Questo articolo parla dei metodi per creare intervalli di previsione ristretti in condizioni di dati che cambiano.

Uno studio sui punti di cambio nelle reti in evoluzione nel tempo.

Un metodo per affrontare gli errori nei dati nell'analisi ad alta dimensione.

Introducendo un metodo bayesiano per analizzare i modelli di cessazione del fumo settimana dopo settimana.

Scopri come gli estremi aiutano a misurare il rischio nella finanza e nell'assicurazione.

Scopri come un nuovo modello affronta il churn dei clienti e migliora le strategie di retention.

Questo articolo parla delle sfide nella validazione dei modelli a causa dei dati contaminati.

Questo articolo parla dei metodi per creare intervalli di previsione ristretti in condizioni di dati che cambiano.

Un metodo per affrontare gli errori nei dati nell'analisi ad alta dimensione.

Uno sguardo all'uso del Distributed Tensor PCA per un'analisi dei dati efficace tra diverse location.

Uno sguardo al ruolo del PCR nell'analisi di dataset ad alta dimensione.

Uno strumento versatile per analizzare diverse distribuzioni di dati nella statistica.

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.