Statistica

Scopri i mezzi avanzati e il loro ruolo nell'analisi dei dati.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui raggruppiamo i dati con numeri e categorie.

Come i ritardi influenzano l'efficienza dei disegni di studio adattivi.

Esplorando come i sistemi biologici elaborano informazioni attraverso l'inferenza bayesiana.

Uno sguardo a come i brevetti alimentano la crescita del biotech nel Regno Unito.

Esaminando l'industria mineraria del Peru attraverso analisi dei dati e previsioni future.

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

Un modello migliorato per analizzare le connessioni nei network bipartiti.

Questo studio presenta nuovi metodi per migliorare la stima dell'umidità del suolo per un'irrigazione più efficace.

Scopri come una previsione precisa dei dati intraday può migliorare le decisioni di trading.

Un nuovo modo per analizzare i dati delle serie temporali sui bordi di una rete.

Introducendo un modello efficiente per la previsione della mortalità usando l'inferenza variazionale.

Analizzando i cambiamenti di reddito per migliorare le politiche economiche e il benessere finanziario.

Uno studio su come migliorare la qualità della revisione tra pari attraverso metodi innovativi di valutazione degli incarichi.

Questo studio esamina il legame tra l'efficienza di mercato e i generatori di numeri casuali.

Scopri come i nuovi metodi migliorano l'efficienza e l'efficacia nella progettazione delle travi.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei dati senza le tradizionali funzioni di verosimiglianza.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza dell'apprendimento per rinforzo e riduce al minimo il bisogno di dati.

Combinare metodi bayesiani con modelli differenziabili può migliorare la modellazione basata sugli agenti.

ACE migliora la stima dei parametri nelle simulazioni scientifiche, aumentando l'efficienza e le intuizioni.

Scopri come GP-SHAP spiega le previsioni del machine learning con incertezze.

Esplorare nuovi approcci nel deep learning attraverso tecniche implicite e prestazioni del modello.

Questa ricerca esplora come gli attacchi avversariali influenzano i modelli di inferenza bayesiana.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei modelli di deep learning nella classificazione delle immagini.

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Un metodo per migliorare l'accuratezza delle inferenze nonostante la specificazione errata del modello usando statistiche robuste.

Scopri come RFMS migliora la selezione delle feature per analisi di dati complessi.

Questo studio migliora la quantificazione dell'incertezza per reattori nucleari più sicuri.

Le CRAN Task Views offrono agli utenti R strumenti organizzati per compiti specifici.

Scopri il potenziale della distribuzione Gamma generalizzata e dell'algoritmo SeLF.

Un nuovo framework migliora l'efficienza del campionamento in distribuzioni di probabilità complesse.

Uno studio degli arrivi attraverso processi puntuali e la loro connessione con processi continui.

Impara metodi efficaci per una stima statistica accurata in popolazioni finite.

Nuovi metodi affrontano i bias dovuti a programmi di controllo pazienti irregolari.

Un nuovo metodo per scoprire relazioni causali usando pochi fattori scatenanti.

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Impara a misurare l'affidabilità e la fiducia nei test su piccoli campioni.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle covariate nella stima degli effetti causali.

Affrontare la privacy e l'accuratezza nell'analisi dei dati sintetici tramite l'inferenza bayesiana.

Metodi per stimare medie da dati complessi e di dimensioni infinite.

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Presentiamo test innovativi per analizzare distribuzioni di dati sferici e ipersferici.

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Un metodo che sfrutta le intuizioni umane per un apprendimento per rinforzo offline efficace.

Esaminare l'impatto della dimensione del campione e del rumore sulla precisione della regressione logistica.

Capire le funzioni lisce può migliorare l'apprendimento, ma hanno bisogno di dati sufficienti.

Questo articolo esamina le complessità della pulizia dei dati rumorosi per il machine learning.