Statistica

PORTSEA avanza la statistica dei valori estremi, influenzando vari settori e l'istruzione.

Questo articolo analizza come la gamification aumenti il coinvolgimento degli studenti nelle aule capovolte.

Un nuovo metodo di analisi migliora la comprensione delle malattie croniche e dei fattori di salute.

Esaminando l'impatto delle competenze accademiche sull'iscrizione all'università in Italia.

Impara a analizzare e gestire i rischi in finanza e nel business.

Metodi per migliorare la stima della posizione in mezzo a dati distorti e outlier.

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 nuovo modello per valutare i rischi dei metalli pesanti nel suolo.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dei modelli di malattia per le decisioni di salute pubblica.

Questa ricerca analizza i fattori di coinvolgimento degli utenti sulle piattaforme di crowdfunding per migliorare le contribuzioni.

GROS combina più stimatori per migliorare l'accuratezza nell'analisi dei dati.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini colpite dal rumore di granello usando il machine learning.

Questo modello aiuta ad analizzare dataset complessi in diversi settori.

Una panoramica dei modelli che prevedono la trasmissione delle malattie infettive nelle popolazioni.

Uno sguardo a come la teoria dell'informazione migliora la nostra comprensione della diffusione delle malattie e delle popolazioni.

Un nuovo metodo per valutare i modelli di linguaggio grandi usando meno esempi.

Questo studio esamina come l'ERM può funzionare in modo efficace con schemi di dati fluidi.

Uno sguardo a come i Blocchi di Trasformatori Lineari migliorano i modelli linguistici attraverso l'apprendimento in contesto.

Indagare le sfide della regressione lineare sparsa attraverso problemi di reticolo.

Quest'articolo spiega i metodi di clustering per analizzare i dati longitudinali in modo efficace.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale permettendo agli studenti di astenersi dall'azione.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e l'accuratezza dell'inferenza variazionale.

Presentiamo un algoritmo per prendere decisioni migliori con ricompense incerte in scenari complessi.

Uno sguardo ai metodi per migliorare le previsioni del modello e ridurre l'incertezza.

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Un nuovo approccio per le prove di ricerca della dose migliora l'efficienza e l'accuratezza nello sviluppo dei farmaci.

Presentiamo un metodo per migliorare il test di significato nell'analisi di regressione.

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Un metodo efficiente per adattare modelli complessi usando dati probabilistici.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento e la stima degli outlier nei dataset multidimensionali.

Presentiamo un modello che migliora l'analisi dei dati di conteggio con fattori extra.

Scopri come i ricercatori gestiscono i dati mancanti per analizzare gli effetti causali.

Un nuovo metodo aiuta ad affrontare problemi difficili di inferenza statistica usando campioni artificiali.

Scopri come AutoCD semplifica la ricerca di relazioni causali nei dati.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dei modelli di malattia per le decisioni di salute pubblica.

Un nuovo approccio per le prove di ricerca della dose migliora l'efficienza e l'accuratezza nello sviluppo dei farmaci.

Nuovi metodi rivelano le strutture comunitarie nelle reti, migliorando le intuizioni in vari ambiti.

Si propone un nuovo modello per analizzare dati di serie temporali con valori interi.

Un nuovo metodo aiuta ad affrontare problemi difficili di inferenza statistica usando campioni artificiali.

Presentiamo un algoritmo per prendere decisioni migliori con ricompense incerte in scenari complessi.

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GROS combina più stimatori per migliorare l'accuratezza nell'analisi dei dati.

Nuovi metodi migliorano il campionamento da distribuzioni complesse usando le equazioni HJB e il Tensor Train.

Presentiamo un metodo per migliorare il test di significato nell'analisi di regressione.

Un nuovo approccio ai p-value migliora la valutazione delle evidenze nella ricerca statistica.

Un nuovo metodo per analizzare la centralità e l'eccezionalità nei dataset non standard.