Statistica

Scopri come i nuovi metodi migliorano le previsioni per eventi e risultati casuali.

Un confronto tra misure di distanza per un'analisi di clustering efficace.

Uno sguardo chiaro sul perché cambiare porta sia la strategia vincente.

Un progetto per migliorare la rappresentanza nei sondaggi dei gruppi sottorappresentati in Liguria.

Questo articolo parla di metodi per stimare parametri che cambiano nei sistemi dinamici usando dati in tempo reale.

Introducendo i punti attesi e l'EPAA per valutare i contributi dei giocatori nel basket.

Capire le complessità della valutazione degli effetti di un singolo trattamento nei design fattoriali.

Uno sguardo a come l'aggiustamento per le covariate chiarisce i risultati della ricerca gestendo le variabili di confondimento.

Combinare i dati del sondaggio per avere migliori intuizioni e stime affidabili.

Il design DEMO punta a migliorare la ricerca della dose negli studi oncologici usando marcatori biologici.

Un nuovo approccio di machine learning migliora l'accuratezza nell'analizzare le impronte delle scarpe.

Analizzare i costi dei trattamenti e i risultati sulla salute insieme per prendere decisioni sanitarie migliori.

Un approccio promettente per categorizzare e stimare le risposte dei neuroni nell'attività cerebrale complessa.

Nuovo metodo migliora la comprensione degli effetti sulla salute derivanti da fonti di inquinamento diffuse.

La ricerca esplora metodi innovativi per prevedere i risultati delle partite di pallamano.

Lo studio valuta la trasmissione del COVID-19 e i metodi di test nel campus.

Nuove tecniche migliorano le performance del modello contro i cambiamenti nei dati usando funzioni di perdita non convessi.

Bilanciare qualità e dimensione nella compressione di immagini e audio.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui valutiamo le cause di morte nella salute pubblica.

Uno sguardo ai nuovi metodi per prezzare le opzioni finanziarie usando i dati di mercato.

Esaminando i vantaggi di combinare diversi tipi di dati nel machine learning.

Una panoramica sulla presa di decisioni nei problemi di banditi combinatori.

Un approccio flessibile per valutare le politiche con dati limitati e incertezze nella registrazione delle politiche.

Uno studio rivela come il machine learning può migliorare le strategie di investimento e le performance.

Una panoramica della verosimiglianza del profilo e della sua applicazione nell'inferenza statistica.

Una guida ai metodi per calcolare la distribuzione del chi-quadro generalizzato.

Usare il calcolo quantistico per migliorare l'identificazione dei Minimal Cut Sets in ingegneria.

Una nuova tecnica accelera l'analisi delle funzioni costanti a tratti.

Esaminando come il FRET riveli intuizioni sulle dinamiche e il comportamento molecolari.

Analizzare gli errori di arrotondamento può migliorare l'accuratezza dei calcoli a bassa precisione.

Uno sguardo alle catene di Markov e al ruolo degli MCMC nel campionamento e nell'ottimizzazione.

Metodi per fornire stime di popolazione affidabili garantendo la riservatezza dei rispondenti.

TS-CausalNN offre un approccio nuovo alle relazioni causali nei dati delle serie temporali.

Un framework per collegare gli effetti dei trattamenti e i meccanismi causali nelle scienze sociali.

Combinare i dati del sondaggio per avere migliori intuizioni e stime affidabili.

Il design DEMO punta a migliorare la ricerca della dose negli studi oncologici usando marcatori biologici.

Scopri le correlazioni e il loro significato in vari settori.

Scopri come i nuovi metodi migliorano le previsioni per eventi e risultati casuali.

Analizzare i costi dei trattamenti e i risultati sulla salute insieme per prendere decisioni sanitarie migliori.

I ricercatori sviluppano metodi per migliorare la calibrazione dei modelli di buchi neri e galassie.

Esaminando come il rumore influisce sul calcolo quantistico e l'importanza degli standard di fedeltà.

Esaminando le tecniche di campionamento per ottenere stime e previsioni di regressione migliori.

Scopri le correlazioni e il loro significato in vari settori.

Usando metodi statistici avanzati per integrare dati passati e ottenere migliori informazioni mediche.

Scopri come le mappe caotiche determinate influenzano l'emergere delle distribuzioni normali.

Uno sguardo a come funzionano le distribuzioni condizionali con variabili casuali gaussiane.

La ricerca migliora i metodi per estrarre le frequenze dai segnali rumorosi.

Una panoramica delle quasi-copule bivariate e delle loro applicazioni in vari settori.