Statistica

Capire le complessità e le soluzioni nell'analisi dei dati geospaziali.

Esaminare come le parti interagiscono per creare nuovi risultati nei sistemi complessi.

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.

Nuovi modelli migliorano la comprensione della sopravvivenza dei pazienti con cancro e degli effetti dei trattamenti.

Un nuovo algoritmo semplifica gli aggiornamenti per i modelli di distribuzione delle specie nella conservazione.

Uno studio sfida le idee comuni su come l'istruzione influisca sulla mobilità sociale.

Uno sguardo su come i modelli di citazione possono migliorare la comprensione dell'impatto della ricerca.

Introducendo il modello SPAR per capire meglio i rari eventi estremi congiunti.

Un nuovo metodo per analizzare le relazioni nei dati incompleti delle richieste di risarcimento assicurativo.

Un approccio flessibile per studiare la dengue e la chikungunya nel Brasile sudorientale.

Un modello statistico migliora l'analisi dei dati demografici tra vari gruppi.

Nuovi metodi aiutano a stimare gli effetti causali quando alcuni fattori non sono misurati.

Utilizzare il deep learning per migliorare la precisione dei prezzi delle opzioni su basket.

Questo articolo esamina l'evoluzione dell'apprendimento hebbiano nelle reti neurali.

Uno sguardo alla teoria essenziale dietro ai modelli di deep learning.

Questo articolo parla di come migliorare l'ottimizzazione stocastica attraverso il campionamento ricorrente dei dati e metodi di regolarizzazione.

Questo articolo analizza l'impatto delle caratteristiche del dataset sulla precisione dei modelli di machine learning.

Questo articolo parla dell'impatto della sotto-rappresentazione dei dati sulla giustizia nei modelli predittivi.

Questo studio valuta i metodi tradizionali e quelli basati su alberi per gestire i dati mancanti.

Nuovi modelli migliorano la comprensione della sopravvivenza dei pazienti con cancro e degli effetti dei trattamenti.

Esplorando come il design ottimale migliori le tecniche di stima dei parametri bayesiani.

Un nuovo metodo migliora la velocità e la precisione delle simulazioni in diversi campi scientifici.

Questo articolo presenta un metodo per la stima dei parametri nel processo di Hawkes usando osservazioni discrete.

CGLASSO offre modi migliori per studiare l'attività cerebrale e la connettività.

Un nuovo approccio migliora il modeling dei sistemi Hamiltoniani nonostante i dati rumorosi.

Scopri come la memoria lunga influisce sulle previsioni in diversi settori.

Un metodo che combina PCA e profondità statistica migliora il rilevamento degli outlier nell'analisi dei dati.

Questo articolo presenta un metodo per identificare relazioni causali usando dati diversi.

Nuovi modelli migliorano la comprensione della sopravvivenza dei pazienti con cancro e degli effetti dei trattamenti.

Nuovi metodi aiutano a stimare gli effetti causali quando alcuni fattori non sono misurati.

Uno sguardo a come questi modelli analizzano strutture di dati complesse in vari settori.

Un nuovo modo per identificare i fattori di confondimento attraverso l'analisi del testo non strutturato.

Nuovi metodi migliorano la valutazione delle spiegazioni dei modelli di intelligenza artificiale.

Uno studio sfida le idee comuni su come l'istruzione influisca sulla mobilità sociale.

Un nuovo metodo migliora l'analisi degli effetti del trattamento in campioni piccoli.

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Un nuovo metodo migliora l'analisi degli effetti del trattamento in campioni piccoli.

Uno sguardo alla teoria essenziale dietro ai modelli di deep learning.

Impara come la regressione non parametrica può adattarsi ai vincoli per previsioni migliori.

Nuovi metodi migliorano la separazione dei segnali da fonti miste, affrontando le sfide del rumore in modo efficace.

Questo studio presenta metodi migliorati per stimare l'entropia di Tsallis tra popolazioni esponenziali indipendenti.

Metodi per affrontare le sfide nelle analisi statistiche con dati dipendenti.

Un nuovo approccio per valutare i modelli di machine learning senza dati etichettati.