Statistica

Esplora un nuovo metodo per analizzare gli effetti dei trattamenti nel tempo.

I ricercatori uniscono dati e strategie per fare previsioni migliori sulla NBA.

Analizzando l'accuratezza dei dati sulla salute durante la pandemia di COVID-19.

I lockdown hanno portato a più morti e costi maggiori nel trattamento del cancro al seno.

Una guida pratica alla distribuzione di probabilità a tetto saltbox e alle sue applicazioni.

La ricerca esamina come le interazioni locali possano semplificare sistemi complessi utilizzando dati d'immagine.

Questo articolo esplora le distribuzioni di probabilità interazionali e il loro ruolo nella causalità.

Come tropte misurazioni possono fuorviare la sicurezza nei progetti.

Uno sguardo all'analisi dei dati di sopravvivenza dei pazienti nella ricerca clinica.

Uno sguardo a come il modello di Makeham analizza i tassi di mortalità e i rischi.

Introduzione di modelli avanzati per classificare dati positivi e non etichettati in vari settori.

I nuovi modelli migliorano la rilevazione dei problemi sensoriali nel monitoraggio della qualità dell'acqua nei fiumi.

Questo articolo parla degli sforzi per migliorare la diversità scolastica tramite un'informazione consapevole.

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Esaminare i pregiudizi nel monitoraggio della qualità dell'aria e le loro implicazioni per la salute pubblica.

Analizzare le tendenze nel speedrunning e nel machine learning rivela intuizioni sui miglioramenti dei record.

TiDE unisce semplicità ed efficacia per previsioni a lungo termine delle serie temporali.

Questo paper parla delle difficoltà nel definire la imparabilità per diverse distribuzioni di probabilità.

Nuovi metodi migliorano i circuiti probabilistici per previsioni migliori e inferenze causali.

Sharp-SSL migliora la classificazione selezionando in modo efficiente le caratteristiche importanti nell'apprendimento semi-supervisionato.

Scopri come gli spazi di Hilbert di Bayes migliorano le statistiche bayesiane con grandi dataset.

La Lasso adattiva migliora l'analisi dei dati gestendo gli outlier e fornendo stime affidabili.

Uno sguardo a modi migliori per stimare la cross-correlazione.

Un nuovo metodo migliora la stima della densità di probabilità congiunta con dati di dimensione inferiore.

Un nuovo metodo per analizzare i dati delle serie temporali da una prospettiva di frequenza.

Introducendo un metodo per stimare meglio le probabilità di eventi rari.

Esplorando i problemi inversi bayesiani e il loro impatto in diversi settori.

Scopri come il pacchetto hset semplifica la raccolta e la gestione dei dati in R.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle colonne di dati per un'analisi migliore.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'accuratezza nell'analizzare i set di dati legati alla salute.

Esplora come le funzioni di profondità migliorano l'analisi statistica e la comprensione delle distribuzioni dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei test su due campioni nonostante le differenze nascoste.

Un nuovo metodo statistico offre migliori spunti sugli effetti del trattamento con più covariate.

Un nuovo metodo migliora il design sperimentale per sistemi complessi con risposte miste.

Scopri come le strutture a blocchi uniformi semplificano l'analisi dei dati e migliorano le intuizioni.

Le reti neurali offrono previsioni più rapide e flessibili sui casi di malaria.

Uno sguardo all'analisi dei dati di sopravvivenza dei pazienti nella ricerca clinica.

Una guida concisa alle Reti Bayesiane e alle funzionalità di pgmpy.

Un nuovo approccio migliora l'analisi degli effetti dei trattamenti sanitari usando dati osservazionali.

Introduzione di modelli avanzati per classificare dati positivi e non etichettati in vari settori.

Il matching con caliper migliora i confronti nella ricerca, riducendo il bias nelle stime degli effetti del trattamento.

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Esaminando come gli organismi prendono decisioni in mezzo all'incertezza e al rischio.

Un'analisi approfondita sulla complessità del campione e le sue implicazioni per le previsioni del machine learning.

Uno sguardo alla stima delle distribuzioni di dati influenzate dal rumore.

Esplora la distribuzione skew-normale e il suo utilizzo nell'analisi dei dati.