Statistica

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 confronto tra misure di distanza per un'analisi di clustering efficace.

Uno sguardo chiaro sul perché cambiare porta sia la strategia vincente.

Un progetto per migliorare la rappresentanza nei sondaggi dei gruppi sottorappresentati in Liguria.

Questo articolo parla di metodi per stimare parametri che cambiano nei sistemi dinamici usando dati in tempo reale.

Introducendo i punti attesi e l'EPAA per valutare i contributi dei giocatori nel basket.

Capire le complessità della valutazione degli effetti di un singolo trattamento nei design fattoriali.

Questo articolo parla di metodi per gestire i dati mancanti negli studi sul diabete usando il CGM.

Questo articolo analizza come la sintassi riveli connessioni tra le lingue e l'impatto della geografia.

Combinare vari strati di dati biologici può migliorare la comprensione delle malattie e il trattamento.

Un nuovo metodo valuta i giocatori in base alle interazioni e alle combinazioni di squadra.

Un nuovo metodo per migliorare la precisione statistica nell'analisi della ricerca.

Impara a riconoscere gli attacchi di eclissi usando metodi statistici nelle reti blockchain.

Un nuovo approccio migliora la comprensione del comportamento delle scosse di assestamento dopo i grandi terremoti.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione dei jet con sapore pesante nella fisica dei collisionatori.

Uno sguardo a come le macchine imparano dai dati passati senza interazione in tempo reale.

Un nuovo metodo per generare testo in modo efficiente e di alta qualità.

MA-COPP offre nuove prospettive per prevedere i risultati in contesti complessi con più agenti.

Esplora come i modelli di scoperta causale analizzano i dati di conteggio per prendere decisioni migliori.

GLAD migliora la generazione di grafi attraverso uno spazio latente discreto e ponti di diffusione.

Introducendo un approccio innovativo per migliorare la qualità delle immagini a partire da dati rumorosi.

Uno sguardo a come l'apprendimento avversariale migliora le tecniche di separazione del segnale.

Un nuovo metodo per garantire l'equità nelle decisioni del machine learning.

Nuove tecniche migliorano la stima dei parametri in scenari di dati complessi.

Questo articolo presenta un metodo per la stima non imparziale utilizzando il campionamento Monte Carlo e le serie di Taylor.

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Una panoramica della verosimiglianza del profilo e della sua applicazione nell'inferenza statistica.

Una guida ai metodi per calcolare la distribuzione del chi-quadro generalizzato.

Usare il calcolo quantistico per migliorare l'identificazione dei Minimal Cut Sets in ingegneria.

Una nuova tecnica accelera l'analisi delle funzioni costanti a tratti.

Esaminando come il FRET riveli intuizioni sulle dinamiche e il comportamento molecolari.

Uno studio su come migliorare le performance del transfer learning usando metodi bayesiani.

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Un nuovo metodo migliora l'inferenza causale nella ricerca sanitaria combinando diverse fonti di dati.

Un nuovo modo per analizzare relazioni dati complesse e non lineari nella statistica.

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Un metodo per rilevare rapidamente cambiamenti nei dati dei sensori riducendo i costi di comunicazione.

Presentiamo un metodo per combinare dataset biologici per una migliore ricostruzione della rete.

Combinare due tecniche per migliorare la valutazione del rischio nei sistemi complessi.

Questo articolo parla di tecniche per stimare con precisione le probabilità di eventi rari.

Una panoramica dei metodi per tracciare oggetti in ambienti rumorosi.

Esplorando i contributi chiave di Gary Lorden ai metodi statistici in vari campi.

Scopri come i processi OU con soglia aiutano a prevedere il comportamento in diversi campi.

Esplora la relazione tra valori singolari e autovalori in matrici casuali.

Esaminando i profili di varianza nella regressione ridge per migliorare la modellazione predittiva.

Questo documento parla di metodi per migliorare l'assegnazione dei trattamenti usando dati passati.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei processi di Poisson e delle loro applicazioni.