Statistica

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.

Un metodo che permette un'analisi statistica adattiva senza rigide assunzioni di modello.

Un nuovo approccio ai boxplot garantisce la privacy dei dati mantenendo un'analisi utile.

Questa ricerca sviluppa metodi per una distribuzione equa delle risorse nonostante il feedback limitato degli utenti.

Uno sguardo a come il framework degli estimand migliora l'analisi delle sperimentazioni cliniche.

Analizzando l'accuratezza delle previsioni tra diverse comunità per una giusta allocazione delle risorse sanitarie.

Un modello ibrido migliora le previsioni sulle tendenze e le interventi del COVID-19.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini dei tessuti per una diagnosi delle malattie più precisa.

Uno sguardo alle nuove tecniche per identificare causa ed effetto in vari campi.

Uno sguardo all'ottimizzazione mediante sciami di particelle e alle sue applicazioni in vari settori.

Usare l'analisi dei dati per prevedere i risultati delle partite di Australian Rules Football.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del vento usando modelli statistici e integrazione dei dati.

I modelli di machine learning come FourCastNet migliorano l'accuratezza delle previsioni del tempo grazie all'assimilazione dei dati.

Introducendo SGBD: una tecnica per migliorare l'efficienza del campionamento bayesiano.

Quest'articolo presenta metodi per ottimizzare le valutazioni considerando i costi di switching nell'Ottimizzazione Bayesiana.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza del filtraggio di Kalman e le stime di incertezza in contesti ad alta dimensione.

Nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza nei modelli addestrati in modo avversariale.

Un nuovo metodo crea intervalli di previsione affidabili utilizzando dati diversi e garantendo la privacy.

Le tecniche di machine learning fanno avanzare lo studio delle 3-varietà complesse e delle loro triangolazioni.

WGBoost offre previsioni probabilistiche avanzate e una gestione migliore dell'incertezza in vari settori.

Questo documento parla di nuove intuizioni nella regressione causale per prendere decisioni migliori.

Nuovi algoritmi migliorano la velocità e l'accuratezza nella selezione delle caratteristiche nei modelli statistici.

Utilizzando modelli grafici e propagazione delle credenze per studiare l'evoluzione dei tratti nelle reti filogenetiche.

Uno studio svela modi per migliorare come la gente capisce il parlato dei robot.

Uno studio su algoritmi che affrontano le sfide del flusso di traffico intero nelle reti cittadine.

Un modello ibrido migliora le previsioni sulle tendenze e le interventi del COVID-19.

Nuovo framework migliora i calcoli di probabilità in dataset complessi per vari settori.

Una nuova tecnica genera campioni in modo efficiente da distribuzioni di probabilità sconosciute utilizzando dati limitati.

Uno sguardo all'ottimizzazione mediante sciami di particelle e alle sue applicazioni in vari settori.

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

Uno sguardo a come i modelli di sensibilità calibrati migliorano l'inferenza causale negli studi.

Un nuovo metodo crea intervalli di previsione affidabili utilizzando dati diversi e garantendo la privacy.

WGBoost offre previsioni probabilistiche avanzate e una gestione migliore dell'incertezza in vari settori.

Uno sguardo chiaro su come gli errori di misurazione influenzano le previsioni statistiche.

Un nuovo metodo migliora il campionamento dei dati per modelli complessi con variabili dipendenti.

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

Questo articolo parla dei metodi per creare intervalli di previsione ristretti in condizioni di dati che cambiano.

Nuovi algoritmi migliorano la velocità e la precisione dell'allineamento dei grafi per reti correlate.

Scopri come le tecniche di ricalcolo migliorano la stabilità dei risultati statistici.

Questo articolo parla delle sfide nella validazione dei modelli a causa dei dati contaminati.

Questo articolo parla dei metodi per creare intervalli di previsione ristretti in condizioni di dati che cambiano.

Un metodo per affrontare gli errori nei dati nell'analisi ad alta dimensione.

Uno sguardo all'uso del Distributed Tensor PCA per un'analisi dei dati efficace tra diverse location.

Uno sguardo al ruolo del PCR nell'analisi di dataset ad alta dimensione.

Uno strumento versatile per analizzare diverse distribuzioni di dati nella statistica.