Statistica

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.

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.

Un nuovo approccio per migliorare la classificazione dell'ECG tramite estrazione automatizzata delle caratteristiche.

Nuovo framework permette ai robot di cercare aiuto umano in istruzioni poco chiare.

Presentiamo un nuovo metodo per calcolare in modo efficiente la distanza di Wasserstein in grandi dataset.

Questo articolo esplora come i percorsi dei scienziati influenzano il loro successo accademico.

Una panoramica della mancanza strutturata nei lavori di ricerca sulla salute e le sue implicazioni.

Uno sguardo alla distribuzione della ricchezza e al suo impatto sulla società e sull'ambiente.

Un nuovo filtro migliora il tracciamento di obiettivi in movimento in ambienti complessi.

La ricerca si concentra sul comportamento delle cellule immunitarie per migliorare il trattamento del cancro ovarico.

Questo articolo analizza come la formazione professionale influisca sui guadagni attraverso vari effetti.

Usare la PCR per analizzare dati rumorosi e migliorare l'accuratezza predittiva.

La ricerca svela nuovi metodi per adattare ellissoidi a punti dati casuali.

Scopri come la discesa coordinata può minimizzare le funzioni con vincoli in modo efficace.

Uno sguardo a come la previsione conforme si comporta in condizioni difficili.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati usando foreste casuali nell'apprendimento manifolds.

MADS offre soluzioni avanzate per gestire i dati mancanti nelle serie temporali.

Una panoramica delle GNN, le loro caratteristiche e la dinamica di addestramento.

Questo articolo esplora modi per migliorare l'ottimizzazione dei dati incerti.

Nuovi metodi adattivi migliorano l'inferenza bayesiana con il Monte Carlo Hamiltoniano.

Un nuovo algoritmo migliora il campionamento dei punti reticolari nei poliedri.

Un nuovo framework che combina modelli statici e dinamici migliora l'analisi delle serie temporali.

Scopri il Monte Carlo Hamiltoniano e le sue applicazioni nella statistica e nella scienza.

Scopri i Priori Spike-and-Slab e le loro applicazioni nella regressione lineare bayesiana.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e l'accuratezza del campionamento nelle statistiche.

Questo studio valuta come statFEM gestisce gli errori nei modelli complessi.

Un metodo fresco per migliorare l'analisi dei dati in set di dati complessi.

Un nuovo framework per decisioni efficaci in scenari di bandito multi-braccio con feedback ritardato.

I ricercatori usano GVCNet per collegare i livelli di amiloide con la progressione dell'Alzheimer.

Questo articolo parla del bias nel machine learning e dei suoi effetti sui gruppi minoritari.

Usare la PCR per analizzare dati rumorosi e migliorare l'accuratezza predittiva.

Scopri come i proxy metric possono migliorare il processo decisionale e la valutazione dei prodotti.

Esplorando il ruolo dei modelli di errore di misurazione nell'interpretazione dei dati biologici.

Un nuovo framework migliora la comprensione dell'importanza delle caratteristiche nei Random Forests.

Un metodo fresco per migliorare l'analisi dei dati in set di dati complessi.

Esplorando la magnetizzazione e la stima dei parametri in sistemi complessi.

Un nuovo framework per decisioni efficaci in scenari di bandito multi-braccio con feedback ritardato.

Uno sguardo ai processi empirici locali e al loro ruolo nel controllo degli errori.

La ricerca svela nuovi metodi per adattare ellissoidi a punti dati casuali.

Questo articolo analizza come i risolutori numerici influenzano la stima dei parametri nei modelli ODE.

Un nuovo approccio per misurare il rischio usando metodi quantili avanzati.

Questa ricerca migliora i metodi di stima per capire le reti complesse.