統計学

複雑なシステムでパーツがどんなふうに相互作用して新しい結果を生み出すかを調べること。

PORTSEAは極端値統計を進めていて、いろんな分野や教育に影響を与えてるよ。

この記事では、ゲーミフィケーションが反転授業における学生のエンゲージメントをどう高めるかを考察してるよ。

新しい分析方法が慢性疾患や健康要因の理解を深める。

イタリアの大学入学における学力の影響を調査中。

金融とビジネスにおけるリスクを分析して管理する方法を学ぼう。

歪んだデータや外れ値の中で位置推定を改善する方法。

データ分析をもっとわかりやすくするための最適な変数を選ぶ方法。

リソース割り当てモデルにおけるブートストラップの新しい方法。

球面データ分析のためのQuadratiKパッケージの実用ガイド。

新しいアプローチで子供のBMIの変化を予測して、健康評価に役立ててるよ。

研究が植物細胞のオルガネラの動きを分析するモデルを紹介した。

銀行がどうつながっているかを理解することは、金融リスクを管理するのに役立つよ。

患者の機密データを共有せずに共同分析する方法。

この研究は、シミュレーションされたやり取りを通じてAIの人間の議論における役割を調べているよ。

この方法は、オンラインテストでのユーザー活動予測を正確にするためにベイジアンアプローチを使ってるよ。

この記事では、因果発見手法にAIを統合した革新的なアプローチについて話してるよ。

新しい方法で治療効果が患者の健康に与える影響がより理解できるようになった。

極端な出来事における関係をさまざまな分野で明らかにするためのグラフィカルモデルの探求。

この記事では、複数のデータソースを使って、さまざまな患者のサブグループに対する治療の影響を調べてるよ。

臨床試験の結果がより広い患者ケアにどう適用されるかを調べる。

研究が植物細胞のオルガネラの動きを分析するモデルを紹介した。

MTFAがどうやってデータの次元を減らして、もっとわかりやすいインサイトを提供するかを学ぼう。

時系列データのブレークポイントを使った異常検知の新しいアプローチ。

この記事では、因果発見手法にAIを統合した革新的なアプローチについて話してるよ。

実世界のデータを使って複雑なシステムをモデル化する方法を探ってる。

新しいアルゴリズムがクラスターの精度を向上させつつ、クエリコストを最小限に抑えてるよ。

因果エントロピーと情報利得が変数間の関係を分析するのにどう役立つかを学ぼう。

カーネル回帰に関する研究で、過学習とカーネル関数の挙動を扱ってるよ。

この記事では、カーネルクラシファイアとそのソボレフ空間でのパフォーマンスについて語ってるよ。

この記事では、PINNsの最適化やトレーニング戦略の難しさについて話してるよ。

新しい方法が言語モデルの更新中に忘れを減らす。

この記事では、カーネルクラシファイアとそのソボレフ空間でのパフォーマンスについて語ってるよ。

極端な出来事における関係をさまざまな分野で明らかにするためのグラフィカルモデルの探求。

リソース割り当てモデルにおけるブートストラップの新しい方法。

臨床試験の結果がより広い患者ケアにどう適用されるかを調べる。

研究が植物細胞のオルガネラの動きを分析するモデルを紹介した。

無意味な相関の見方とデータ分析への影響。

複雑な空間データ分析における効果的な回帰のための新しいフレームワーク。

重い尾の分布を使った多重比較に対処する革新的なp値結合方法を探ろう。

実世界のデータを使って複雑なシステムをモデル化する方法を探ってる。

新しい方法が環境の課題にもかかわらず、3Dシーン推論を改善するよ。

新しい方法で治療効果が患者の健康に与える影響がより理解できるようになった。

球面データ分析のためのQuadratiKパッケージの実用ガイド。

患者の機密データを共有せずに共同分析する方法。

公衆衛生のデータにゼロがたくさんある場合の新しいベイズアプローチ。

複雑な分布からの効果的なデータサンプリングの新しい方法。

新しい方法がいろんなデータタイプに対して信頼できる推定を提供するよ。