Statistica

Uno sguardo alla regola di Haldane e al suo impatto nel fare previsioni.

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.

Metodi innovativi per studiare i combustibili di mezza storia per migliorare la gestione degli incendi.

Un framework bayesiano migliora l'accuratezza nell'analizzare i livelli di proteine negli studi biologici.

Introducendo p-valori conformi pesati per una selezione efficace dei candidati in vari settori.

I metodi bayesiani migliorano l'analisi dei dati delle indagini con risposte scarse, aumentando l'affidabilità.

Uno studio rivela che ci sono state grosse sottovalutazioni dei casi di COVID-19 nella prima ondata in Italia.

Un nuovo modello migliora le previsioni nella ricerca sul microbioma con dati limitati.

Un nuovo approccio per garantire previsioni eque nell'analisi della mobilità urbana.

AWAIRE offre un modo nuovo per verificare i risultati delle elezioni IRV senza bisogno di registri dettagliati.

Studio sull'uso della tecnologia per analizzare i commenti sportivi e ottenere spunti.

Scopri come NSBM aiuta ad analizzare reti senza etichette e a rilevare comunità in modo efficace.

Nuovi metodi di decodifica migliorano la correzione degli errori quantistici, garantendo precisione nei calcoli complessi.

Uno sguardo alla multicalibrazione e all'omnipredizione nel machine learning.

La previsione a lotti migliora le valutazioni dei risultati per gruppi di esempi nella ricerca.

Presentiamo il campionamento di Thompson con inferenza variazionale per decisioni più efficienti.

Un nuovo metodo migliora i risultati del clustering e le intuizioni attraverso raggruppamenti equilibrati.

I ricercatori usano l'apprendimento automatico per capire meglio le transizioni di fase nei materiali.

Una guida alle tecniche di analisi bayesiana per la previsione dei dati spaziali.

Un nuovo metodo migliora i risultati del clustering e le intuizioni attraverso raggruppamenti equilibrati.

Un nuovo metodo per stimare distribuzioni usando istogrammi bayesiani migliora l'efficienza della memoria.

Un nuovo modello migliora le previsioni nella ricerca sul microbioma con dati limitati.

Un nuovo metodo per calcolare le probabilità di vincita nei grandi tornei sportivi in modo efficiente.

Scopri la dominanza stocastica e il suo utilizzo nell'analisi degli investimenti.

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.

CTMVA modifica le tecniche tradizionali per analizzare i dati continui in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati funzionali, gestendo bene i valori atipici.

Un nuovo metodo migliora la stima del supporto nell'analisi delle serie temporali.

Uno sguardo alla regola di Haldane e al suo impatto nel fare previsioni.

Un metodo per valutare le performance degli asset oltre le aspettative di mercato.

Una guida alle tecniche di analisi bayesiana per la previsione dei dati spaziali.

Un framework bayesiano migliora l'accuratezza nell'analizzare i livelli di proteine negli studi biologici.

Introducendo p-valori conformi pesati per una selezione efficace dei candidati in vari settori.

Introducendo p-valori conformi pesati per una selezione efficace dei candidati in vari settori.

Esplorando il ruolo delle matrici casuali nella modellizzazione statistica e negli errori di stima della covarianza.

Un metodo per stimare le dimensioni dei salti nei sistemi di archiviazione usando tecniche non parametriche.

Un nuovo metodo per stimare distribuzioni usando istogrammi bayesiani migliora l'efficienza della memoria.

Un nuovo modo per semplificare l'analisi dei dati complessi usando metodi di trasporto ottimali.

I ricercatori sviluppano test per valutare i coefficienti di diffusione in sistemi complessi nel tempo.

Esplora come il meta-apprendimento non lineare migliora l'efficienza e l'accuratezza nell'apprendimento dei compiti.

L'algoritmo rSVDdpd offre intuizioni sui dati affidabili anche in mezzo a outlier e rumore.