Statistica

Un modello migliorato per analizzare le connessioni nei network bipartiti.

Combinare i classificatori neurali con la simulazione di Monte Carlo migliora i metodi di analisi dei dati.

Uno studio sui fattori che influenzano i tassi di fertilità nei vari paesi.

Scopri come l'automazione può semplificare la valutazione dei compiti aperti per gli insegnanti.

Panoramica dei modelli di volatilità in geografia, finanza e scienze ambientali.

Uno sguardo ai metodi Bayesiani e Frequentisti nella statistica.

Nuovo approccio spettrale migliora i modelli Matérn multivariati per l'analisi dei dati spaziali.

Esplora diversi metodi nella modellazione causale e il loro significato per la ricerca.

Un nuovo metodo migliora la validazione dei modelli nel sequenziamento RNA a singola cellula.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti negli edifici usando la tecnologia radar.

Scopri come misurare l'efficacia delle campagne pubblicitarie digitali.

Una rassegna di vari metodi per prevedere i cambiamenti di temperatura nelle città americane.

Scopri come i modelli grafici gaussiani analizzano le relazioni nei dati abbinati.

Uno studio che usa modelli dinamici per analizzare le probabilità di alluvione nel fiume Taquari.

Esplorare come i modelli GRIDY migliorano le intuizioni sulla connettività cerebrale e la ricerca sull'autismo.

Le agenzie si concentrano sugli impatti umani degli eventi climatici per migliorare la prontezza alle calamità.

Un nuovo modo per migliorare la risoluzione di PDE ad alta dimensione usando il machine learning.

Questo articolo esamina due metodi per studiare le forme dei dati: la geometria dell'informazione e la geometria di Wasserstein.

Esplorando nuovi metodi per garantire l'affidabilità nei risultati del machine learning.

Analizzando come la somiglianza tra i dati di addestramento e quelli di test influisce sull'incertezza nelle previsioni del modello.

Un metodo per aiutare i modelli a prevedere classi mai viste senza dover fare un sacco di riaddestramento.

Nuove migliorie adattano i modelli di machine learning a dati rumorosi e irregolari.

Questo studio presenta un nuovo metodo per rilevare sotto-alberi frequenti nei dati ad albero.

Scopri come una previsione efficace può migliorare la gestione della catena di approvvigionamento e l'efficienza operativa.

Scopri come i modelli grafici gaussiani analizzano le relazioni nei dati abbinati.

Un nuovo metodo per estrarre intuizioni dai dati riassunti usando il campionamento di Gibbs.

La generazione di dati sintetici migliora la privacy permettendo al contempo un'analisi dei dati preziosa.

Questo articolo parla del ruolo e delle sfide delle equazioni differenziali stocastiche ipoellittiche.

La ricerca sul reservoir computing si concentra sull'ottimizzazione dei modelli di rete per migliorare il machine learning.

Un nuovo algoritmo migliora la stima della omologia da punti dati rumorosi.

Uno sguardo ai metodi per analizzare grandi dataset spaziali e alle loro sfide.

I miglioramenti nei metodi di test aiutano a capire meglio le relazioni tra le variabili.

Un nuovo metodo migliora la precisione delle previsioni per i sinistri assicurativi e i costi.

Un nuovo metodo migliora la validazione dei modelli nel sequenziamento RNA a singola cellula.

Metodi robusti migliorano l'analisi dei dispositivi usa e getta e le loro percentuali di guasto.

Scopri come la diversità delle connessioni svela intuizioni in vari network.

Nuovi metodi migliorano la comprensione di dati complessi attraverso modelli flessibili.

Ecco l'estimatore MRCT per rilevamento efficace degli outlier e analisi della covarianza.

Nuovi stimatori migliorano la gestione dei tassi di falsi positivi nei test statistici.

Un nuovo metodo migliora l'inferenza causale e affronta l'incertezza nelle relazioni.

Questo articolo esamina due metodi per studiare le forme dei dati: la geometria dell'informazione e la geometria di Wasserstein.

Metodi robusti migliorano l'analisi dei dispositivi usa e getta e le loro percentuali di guasto.

Esaminare come il feedback umano influenzi i sistemi di ricompensa nelle decisioni.

L'identificabilità e la falsificabilità sono fondamentali nella crescita dei modelli bayesiani.

Esplorando come le leggi di conservazione scalari si applicano all'analisi del flusso del traffico.

Esplorare la differenza media di Gini e le sue applicazioni nella teoria dell'affidabilità.

Esplora l'importanza e le applicazioni dell'analisi dei dati funzionali multivariati.

Introducendo una funzione per valutare le informazioni e la variabilità nell'affidabilità e nell'analisi del rischio.