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。
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統計学
RSS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。
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新しい分析方法が慢性疾患や健康要因の理解を深める。
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イタリアの大学入学における学力の影響を調査中。
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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。
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歪んだデータや外れ値の中で位置推定を改善する方法。
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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。
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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。
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研究が明らかにしたのは、休養日がNBA選手のパフォーマンスに与える年齢の影響。
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言語モデルのバイアスが実世界の応用にどう影響するかを評価する。
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年齢分布が世界の移住トレンドや予測にどう影響してるかを調べてる。
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GhostKnockoffsは、遺伝学などの分野で要約統計を使って変数選択を強化するよ。
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土壌における重金属リスクを評価する新しいモデル。
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新しい方法で公衆衛生の意思決定のための病気モデルの精度が向上した。
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この研究は、クラウドファンディングプラットフォームにおけるユーザーエンゲージメント要因を分析して、寄付を増やすことを目指してるよ。
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GROSはデータ分析の精度を上げるために複数の推定器を組み合わせるよ。
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実験で公平な結果を得るために、グループをバランスよく作る方法。
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半機能的部分線形回帰と測定誤差の解決策について見てみよう。
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A/Bテストがテクノロジーの製品決定にどう影響するかを学ぼう。
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慢性病の治療戦略を時間をかけてパーソナライズする新しい方法。
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因果推論研究において、有向非循環グラフが理解をどう向上させるかを探る。
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重要な情報が欠けているときに治療効果を推定する方法。
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新しい方法は患者の服薬遵守を考慮して治療の提案を改善する。
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課題の中でシステムのメンテナンスとパフォーマンスをバランスさせる研究。
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ハイパーグラフとそのさまざまな分野での役割を探る。
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この研究は、知覚タスクにおける機械学習の再構築学習の課題を調べてる。
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予測モデリングにおける公正なデータ収集のための新しい方法。
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新しい方法が粒子ダイナミクスにおけるメモリーカーネルの推定を改善するよ。
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重要な情報が欠けているときに治療効果を推定する方法。
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クラスターでのBスプラインエルミート準補間を使った密度推定法を紹介するよ。
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この研究は、機械学習の分類モデルで公平性を高めるためにスペクトルの不均衡を調べているよ。
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PAC-Bayesとそれがモデルのパフォーマンスに与える影響を見てみよう。
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GWSBMとGWPDSMモデルをコミュニティ検出で探ってみて。
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新しい方法がランダム幾何グラフの研究を簡単にして、より深い洞察を得られるようにした。
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DOPEを紹介するよ：観察データを使って治療効果の推定を改善する強力な方法さ。
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新しい対策で複雑な医療データセットの比較がしやすくなったよ。
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画像処理のための拡散モデルにおける事後サンプリングの複雑さを調査中。
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教育テスト、回帰、コンティンジェンシーテーブルにおける代数的統計の新しい手法を探究中。
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研究における治療効果の推定方法を新たに見つけよう。
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自己選択バイアスに取り組んで線形回帰を改善する方法を学ぼう。
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TrialEmulationは、研究者が観察データを使って治療効果を分析するのを助けるよ。
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モデルの予測を改善して不確実性を減らす方法を見てみよう。
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新しい方法が変分推論の効率と精度を向上させるよ。
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新しい方法で公衆衛生の意思決定のための病気モデルの精度が向上した。
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新しい用量探索試験のアプローチが、薬の開発において効率性と正確性を高めている。
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回帰分析における有意性検定を強化する方法を紹介します。
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このモデルは、さまざまな分野の複雑なデータセットを分析するのに役立つよ。
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確率データを使って複雑なモデルを効率的にフィッティングする方法。
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