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.

Analizzando le cause delle differenze nelle prestazioni delle applicazioni di machine learning in vari contesti.

Le reti neurali probabili offrono intuizioni più profonde sull'incertezza nella modellazione scientifica.

Uno sguardo al comportamento peculiare delle Reti Neurali Profonde durante l'addestramento.

Uno strumento flessibile progettato per situazioni di etichettatura dati diverse.

Un nuovo metodo per stimare con precisione la dimensione della popolazione con dati limitati.

Un metodo a due fasi migliora le prestazioni del modello su diversi gruppi di dati.

Questo articolo esamina le complessità e i limiti dei metodi di regressione lineare sparsa.

Questo studio esplora le basi teoriche dei modelli di diffusione a tempo discreto nel machine learning.

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

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

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.

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.

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Nuovi metodi migliorano l'affidabilità dei risultati negli studi con ipotesi multiple.

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.

Impara a migliorare la regressione lineare affrontando il bias di auto-selezione.

Questo articolo esamina le complessità e i limiti dei metodi di regressione lineare sparsa.

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.

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

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.