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Un metodo per validare i modelli Tobit testando le assunzioni chiave.

Uno sguardo alle complessità dei modelli a mescolanza normale nella statistica.

MultiCOAP migliora l'analisi dei dati di conteggio da più studi, affrontando complessità e sovradispersione.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento delle reti bayesiane dai dati.

Nuovo metodo migliora i modelli di processo gaussiano per previsioni più veloci con dati in tempo reale.

Uno sguardo ai processi CARMA e alla loro simulazione usando distribuzioni stabili temperate.

Presentiamo SARIS: un metodo per stimare le costanti di normalizzazione con maggiore efficienza.

Esaminare come le variabili aggiunte influenzano la significatività statistica nei risultati della ricerca.

I ricercatori migliorano la generazione di dati attraverso lo studio degli Autoencoder Variationali Gerarchici Condizionali.

Questo studio presenta metodi per l'ottimizzazione bayesiana in diversi spazi di ricerca.

Uno studio rivela nuovi metodi per analizzare i tassi di mortalità per cancro in Colombia.

Un nuovo strumento per studiare eventi nel tempo e nello spazio.

Un nuovo modo di analizzare la violenza politica migliora la valutazione dei rischi e le strategie di risposta.

Uno sguardo alla divergenza Kullback-Leibler con kernel e alle sue applicazioni pratiche.

Un nuovo approccio per stimare gli effetti del trattamento tenendo conto delle influenze sociali.

Un nuovo metodo migliora il clustering concentrandosi sulle matrici di covarianza in vari settori.

Un nuovo approccio per modellare dati spaziali con relazioni specifiche per direzione.

Scopri come i modelli BCART migliorano la previsione delle richieste di risarcimento nell'assicurazione.

Un nuovo metodo identifica gruppi nei dati comportamentali complessi per avere migliori intuizioni.

Questo articolo parla del passaggio a modelli continui nell'analisi dei dati.

Impara a analizzare i dati di panel usando processi di Markov parzialmente osservati.

Introduzione del CRPS Condizionale per migliorare le previsioni di risultati interrelati.

Questa ricerca valuta un nuovo modello per stimare gli effetti del trattamento negli individui.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza nel design sperimentale bayesiano.

Un nuovo modo di affrontare i cambiamenti graduali nelle reti finanziarie migliora le strategie di investimento.

Uno sguardo a come la PCR migliora l'accuratezza delle previsioni nei modelli statistici.

Un nuovo metodo per scegliere modelli statistici punta alla semplicità e a una maggiore precisione.

BMRMM aiuta i ricercatori ad analizzare sequenze complesse influenzate dal tempo e da vari fattori.

Un nuovo metodo migliora le previsioni affrontando le dipendenze dei canali nel tempo.

Un confronto tra i metodi di filtraggio rivela nuove intuizioni sull'efficacia dei modelli.

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Un nuovo approccio migliora le stime su come si diffonde il COVID-19.

Uno studio sulla previsione dei potenziali danni da terremoto in Turchia.

Esplorando l'impatto dei metodi di detrending sui valori estremi di temperatura.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella stima delle densità condizionali in dati complessi.

Usare la verosimiglianza pesata per migliorare la comprensione della caccia delle orche.

Questo articolo parla di metodi per imparare distribuzioni non normalizzate usando la stima di contrasto del rumore.