統計学

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。

新しい方法がランダムな出来事や結果の予測をどう改善するか学ぼう。

効果的なクラスタリング分析のための距離測定の比較。

ドアを切り替えるのが勝つための戦略なのは明らかだよ。

リグーリアでの少数派グループの調査代表性を向上させるプロジェクト。

この記事では、リアルタイムデータを使って動的システムの変化するパラメータを推定する方法について話してるよ。

バスケットボールの選手貢献を評価するための期待ポイントとEPAAの紹介。

因子デザインでの単一処置効果を評価する複雑さを理解すること。

研究が風力タービンの雷のリスクと予測における機械学習の役割を強調している。

光学における正確な表面測定のための新しい方法。

新しい方法が乳腺密度の評価と癌リスクの予測を改善した。

新しい方法で地震データの解析が改善されて、地震の安全性が向上するよ。

ある研究では、介入変数が薬物研究における傾向スコアモデルをどのように洗練できるかを調べてるよ。

オーストラリア全土の極端な天候と健康リスクに関する研究。

研究が示した、コート内での選手のシュート成功率の重要な違い。

Max-ARMAモデルは、極端な天候時の河川の動きを予測するんだ。

新しい方法が、遺伝子治療の効果の予測を時間とともに向上させるよ。

石炭火力発電所におけるスクラバーが大気汚染レベルに与える影響に関する研究。

この研究は成分データと空間分析の重要性を調べてるよ。

新しい方法が神経細胞の相互作用と接続性の理解を深めてる。

クラスターマロウズモデルは、ランキングにおける好みの分析を改善するんだ。

新しいモデルは、カウントデータ分析における個人差を捉える。

テンソル時系列データセットのギャップを埋める方法を見ていくよ。NYCのタクシーデータに焦点を当ててる。

この論文では、インフレリスクを理解するための新しい方法を紹介してるよ。

FedFisherを紹介するよ、効率的なフェデレーテッドラーニングのための革新的なアルゴリズムだ。

研究はデータプライバシーを守りながらグラフォンを推定することを目指している。

データ分析でニューラルネットワークが関数を近似する方法を探ってる。

新しい方法が回帰タスクにおけるニューラルネットワークの予測の信頼性を高める。

転移学習は、ある分野の知識を使って別のタスクを改善するんだ。

CASGNNは因果関係に注目して欠損データの補完を改善する。

OOD検出と適合予測を組み合わせることで、モデルの信頼性が向上するよ。

研究によると、CLIPは画像認識で疑わしい特徴に依存しているらしい。

データ分析でニューラルネットワークが関数を近似する方法を探ってる。

転移学習は、ある分野の知識を使って別のタスクを改善するんだ。

テンソル時系列データセットのギャップを埋める方法を見ていくよ。NYCのタクシーデータに焦点を当ててる。

時系列データ分析を通じてマーケティングダイナミクスを理解する。

歴史データを使ってAIシステムの公平性を確保する新しい方法。

予測平均マッチングがデータ統合と欠損値推定をどう改善するか学ぼう。

第二次世界大戦中、連合国が戦車生産をどう見積もっていたかを見てみよう。

ノイズが入ったデータセットで共通の特徴とユニークな特徴を分ける新しいアルゴリズム。

大きなデータセットのデータフィッティングがコンパクトな手法でどう改善されるかを見てみよう。

光学における正確な表面測定のための新しい方法。

画像処理と信号処理におけるベイズ法を使った情報回収の改善。

構成データセットをより良く分析するための改善された残差を紹介するよ。

この作業では、マルチレベルモンテカルロ技術を使った拡散プロセスの推定のための新しい方法を紹介しているよ。

変分推論についての見方と、それが複雑なデータを近似することへの影響。

空間自己回帰モデルにおける欠損データの処理方法について話されてるよ。

新しい技術が複雑なデータシナリオでのパラメータ推定を改善するよ。