Statistica

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.

Esplora diversi metodi nella modellazione causale e il loro significato per la ricerca.

Esplorando prospettive geometriche sulle matrici di correlazione per approfondire le intuizioni.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per selezionare il raggio nell'analisi di dati complessi.

Capire le complessità e le soluzioni nell'analisi dei dati geospaziali.

Esplorare metodi per combinare dati proteggendo la privacy.

Un nuovo approccio offre un'analisi più veloce e precisa delle rare mutazioni genetiche in diversi gruppi.

Questo studio analizza le differenze di genere nei risultati dei pazienti con glioblastoma usando metodi statistici avanzati.

Questo articolo analizza i rischi di rivelare i voti individuali nelle elezioni.

Nuovi metodi migliorano le previsioni degli eventi climatici usando tecniche di machine learning.

Un nuovo modello combina reti neurali e modelli di scelta per previsioni di guida più sicure.

Un nuovo modello migliora la valutazione dei danni da grandine per le compagnie assicurative.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel collegare i dati della sanità e delle scienze sociali.

Nuove tecniche migliorano l'inferenza causale nonostante fattori confondenti non osservati e relazioni complesse.

Capire il rumore dell'etichetta è fondamentale per una rilevazione precisa delle frodi.

Impara a stimare la curvatura scalare usando un nuovo metodo intrinseco.

Introducendo IFIB per prevedere eventi senza dipendere dalle funzioni di intensità.

Un nuovo approccio per analizzare il comportamento dei fasci usando il machine learning.

Questo articolo parla di tecniche avanzate per rilevare anomalie in serie temporali multivariate.

Questo articolo parla dell'Ipotesi del Biglietto della Lotteria e delle tecniche di potatura nei DNN.

Un metodo per interpretare relazioni complesse in tabelle di contingenza sparse.

Uno sguardo ai metodi per analizzare grandi dataset spaziali e alle loro sfide.

I miglioramenti nei metodi di test aiutano a capire meglio le relazioni tra le variabili.

Esplorare i fattori chiave per sostenere la vita su Marte.

DeepONet migliora la sicurezza nucleare e l’efficienza tramite una tecnologia avanzata di gemelli digitali.

Scopri uno strumento che semplifica i calcoli della vita residua per prendere decisioni migliori.

Questo studio esamina come le malattie si diffondono e raggiungono stati stabili nelle popolazioni.

Uno strumento per studiare i tratti evolutivi tra le specie usando tecniche di modellazione avanzate.

La ricerca migliora i calcoli nei modelli di Markov a tempo continuo per la finanza.

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Un nuovo approccio migliora la comprensione delle interazioni geniche nel trattamento delle malattie.

Nuovi indici offrono nuove prospettive sulla disuguaglianza di reddito tra diversi gruppi.

Uno sguardo alle sfide nel valutare gli impatti dei trattamenti in sistemi interconnessi.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dell'affidabilità nell'aerospaziale usando processi gaussiani profondi.

Una guida all'uso dei modelli di Markov nascosti per analizzare dati dipendenti dal tempo.

Esplora i fattori che influenzano il successo dei progetti di data science e come migliorare i risultati.

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La legge di Benford mostra come i dati naturali sfidano le aspettative nella distribuzione delle cifre.

Esaminare come due variabili si relazionano usando distribuzioni condizionali per un'analisi dei dati migliore.

Esplora l'evoluzione e l'importanza delle tecniche di compressione degli impulsi radar.

Un metodo per stimare come le misure di probabilità si relazionano e si adattano usando la regolarizzazione.

Un nuovo modello migliora il ranking attraverso confronti a coppie in vari settori.

Introduzione di statistiche efficaci per testare le strutture di covarianza nei dati ad alta dimensione.

Esplora come la quantità di dati influisca sulle prestazioni degli algoritmi dei vicini più prossimi.