Statistica

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.

La legge di Benford mostra schemi strani nelle prime cifre tra i set di dati.

Un metodo per un'analisi dettagliata del segnale nel tempo e nella frequenza.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dell'universo attraverso i dati del lensing gravitazionale debole.

Studiando come l'età e le mutazioni influiscono sulle neoplasie mieloproliferative.

Gli emulatori bayesiani migliorano il processo decisionale nel controllo dei pozzi petroliferi sotto incertezza.

Un metodo per rilevare il surriscaldamento nei motori marini in mezzo a condizioni variabili.

I ricercatori migliorano il testing dell'affidabilità dei dispositivi monouso usando metodi statistici innovativi.

Uno studio su metodi avanzati per valutare i contributi dei giocatori di basket.

Un'analisi dettagliata delle tendenze di performance del cricket ODI negli ultimi 36 anni.

Uno studio presenta un modello per stimare la diffusione del COVID-19 tra le regioni.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento delle onde solitarie interne nei dati oceanici.

Le tecniche basate sui dati devono proteggere la privacy mentre identificano le migliori opzioni.

Questa ricerca migliora l'affidabilità dei modelli di machine learning tramite tecniche di calibrazione e ricalibrazione.

Scopri come la previsione conforme potenziata migliora la comprensione dell'incertezza nei modelli.

Il rilevamento delle anomalie migliora la sicurezza dei veicoli individuando schemi insoliti nei dati.

Presentiamo Treeffuser per migliorare le previsioni probabilistiche da dati tabulari.

Questo articolo parla di come affrontare il crollo del modello usando una selezione di dati migliore e feedback.

Uno sguardo a come i sistemi possono essere osservati e capiti attraverso le loro statistiche.

Migliorare i modelli di misto nel machine learning per una maggiore efficienza e risultati.

Un nuovo framework migliora il test delle ipotesi nei modelli di regressione additiva.

Uno sguardo ai principali strumenti per i pipeline di dati e ai loro ruoli nell'ingegneria dei dati.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza del campionamento MCMC usando la geometria riemanniana.

Questo articolo parla di metodi innovativi per una migliore analisi statistica dei dati raggruppati.

Scopri come gli algoritmi di augmentazione dei dati migliorano l'analisi dei dati e la costruzione dei modelli.

Un nuovo metodo combina MCMC divide-et-impera con modelli di diffusione per un campionamento migliore.

Questo articolo parla di metodi per campionare dati complessi ad alta dimensione in modo più efficace.

Un nuovo modo di capire come le azioni si influenzano a vicenda durante i cambiamenti del mercato.

Un nuovo metodo rende l'analisi delle relazioni causali più efficiente e gestibile.

Una guida all'uso dei test di permutazione per l'analisi statistica nei modelli di regressione.

Scopri come la previsione conforme potenziata migliora la comprensione dell'incertezza nei modelli.

Scopri come unire i tipi di dati migliora l'accuratezza della ricerca in vari settori.

Nuovi approcci propongono di gestire meglio i pareggi nei ranking in diversi settori.

Nuove tecniche migliorano l'analisi degli effetti genetici in diverse condizioni.

Un nuovo modo per analizzare l'interazione tra dati di rete e covariate.

Uno studio sull'uso di Variational Bayes per modelli spaziali con valori mancanti.

Le tecniche basate sui dati devono proteggere la privacy mentre identificano le migliori opzioni.

Uno sguardo ai modelli grafici binari e alle loro applicazioni in neuroscienza.

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Una panoramica dei modelli grafici probabilistici e delle loro applicazioni in vari campi.

Nuovi algoritmi migliorano il campionamento da distribuzioni conosciute e sconosciute per applicazioni pratiche.

Questo articolo parla di metodi innovativi per una migliore analisi statistica dei dati raggruppati.

Esplora i principali stimatori per la regressione lineare e il loro impatto sulle previsioni.

Esplorare come le tecniche di machine learning aiutano a risolvere problemi inversi in diversi campi.