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I ricercatori introducono un test senza modello per l'isotropia nei processi di punti spaziali.

Un nuovo approccio per estrarre le funzioni di distribuzione dei partoni dai dati sperimentali.

Questo documento esamina gli effetti delle leggi sul porto d'armi sulla violenza armata negli Stati Uniti.

Introdurre una tecnica per migliorare le previsioni e gli intervalli di confidenza nel prendere decisioni.

Questo articolo esamina i metodi per stimare fonti di calore sconosciute a partire dai dati di temperatura.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui valutiamo le prestazioni del rilevamento delle anomalie nel tempo.

Miglioramenti ai metodi di Greenland-Longnecker e Hamling aumentano l'accuratezza nella meta-analisi.

Un nuovo metodo migliora la stima delle proprietà dei tessuti nell'imaging medico.

Un nuovo metodo migliora l'inferenza causale integrando i grafi causali nel machine learning.

Uno sguardo critico sull'affidabilità del metodo delle repliche di Monte Carlo nella stima dei parametri.

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

Questo metodo migliora il modo in cui analizziamo e combiniamo i risultati della ricerca.

Un metodo per identificare gli effetti del trattamento nei dati sanitari ad alta dimensione.

GMASK offre una soluzione flessibile per la ricerca di somiglianza approssimativa in vari dataset.

Scopri un modo più efficace per gestire i dati mancanti nella ricerca.

DyS combina ottime prestazioni e interpretabilità per un'analisi di sopravvivenza efficace.

Presentiamo un metodo per chiarire i legami causali negli studi di salute.

Uno sguardo a come il metodo Mb-SVRN migliora l'ottimizzazione e l'analisi dei dati.

Un nuovo strumento per misurare la separazione dei cluster nell'analisi dei dati.

Esaminando i problemi di MultiNest e come migliorare i suoi risultati.

Quest'articolo esamina i metodi di Neyman per valutare le regole di trattamento moderne personalizzate per le persone.

Uno sguardo a come il MLMC migliora le stime complesse usando approcci a strati.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel rilevare i cambiamenti nei dati nel tempo.

L'inferenza federata bayesiana consente un'analisi di sopravvivenza che rispetta la privacy nella ricerca sul cancro.

Questo articolo parla di simulare campi casuali gaussiani in strutture di rete complesse.

PLCP offre set di previsioni affidabili per diverse popolazioni, migliorando la presa di decisioni.

Questo studio presenta metodi per semplificare la stima BLP per un'analisi migliore della domanda dei consumatori.

Il pacchetto PWEXP semplifica la previsione degli eventi nelle sperimentazioni cliniche usando modelli esponenziali a pezzi.

Impara metodi per tenere d'occhio i cambiamenti di mercato e identificare potenziali bolle finanziarie.

Un nuovo metodo per prevedere risultati complessi usando dati di matrice.

Un metodo per migliorare la gestione di multinsiemi e nuvole di punti nell'elaborazione dei dati.

Questo articolo parla delle manipolazioni e dei difetti nei grafici PD nella giustizia dell'IA.

Nuove tecniche statistiche migliorano la comprensione delle strutture cosmiche attraverso il lensing debole.

Introducendo un metodo efficace basato su alberi per la classificazione multi-label che affronta l'incertezza.

Un nuovo approccio che usa il trasporto ottimale migliora il confronto tra dati multivariati.

Esaminando come gli eventi si raggruppano e si influenzano a vicenda nel tempo.

Esplorare come le risposte individuali agli interventi diano un’idea più chiara sull’efficacia.

Il modello CATS sfida gli approcci tradizionali nelle previsioni delle serie temporali usando l'attenzione incrociata.

Una rassegna dei metodi per gestire gli errori sistematici negli studi osservazionali.

Combinare il completamento dei tensori con la quantificazione dell'incertezza per avere migliori intuizioni sui dati.