統計学

測定値が多すぎると、プロジェクトの安全性を誤解させることがある。

研究におけるデータアクセスと機密性の対立を検討する。

高度な手段とそれらのデータ分析における役割について学ぼう。

新しい方法で、数字とカテゴリでデータをクラスタリングするのがもっと良くなったよ。

遅れが適応型試験デザインの効率にどう影響するか。

生物システムがベイズ推論を通じて情報を処理する方法を探る。

特許がイギリスのバイオテクノロジー成長をどう促進してるかを見てみよう。

ペルーの鉱業をデータ分析と未来予測で見てみる。

新しい方法で、既存のデータを使ってICU患者の生理的反応の予測が向上するよ。

治療の違いが健康にどんな影響を与えるか、時間をかけて見てみる。

出力スペースフィリングデザインが科学実験をどう強化するか学ぼう。

水文予測のためのXGBoostとランダムフォレストの比較研究。

公式訪問を通じて国同士の進化する関係を研究する新しいアプローチ。

CentraleSupélecの修士ディープラーニングコースにおける評価方法に関する研究。

この研究は、Twitterの「いいね」がどのようにして協調的な非本物行動を示すかを調べているよ。

バスタブ型ハザードレートを使って、システムが時間とともにどう失敗するかを明確に見る。

レヴィ過程のユニークな特徴とさまざまな分野での応用を探ってみて。

新しい手法が高次元線形回帰の課題を効果的に解決する。

低解像度のイベントデータで因果関係を分析する新しいモデルを紹介します。

治療の違いが健康にどんな影響を与えるか、時間をかけて見てみる。

出力スペースフィリングデザインが科学実験をどう強化するか学ぼう。

ナウキャスティングは、月次データ分析を通じて経済成長に関するリアルタイムの洞察を提供するよ。

新しいフレームワークがニューラルネットワークを使って階層的予測の精度と一貫性を向上させる。

非パラメトリック手法は、時系列データの変化を検出するのに役立つ。

弱い依存関係のデータに対してDNNが予測をどう向上させるかを発見しよう。

新しい手法が高次元線形回帰の課題を効果的に解決する。

欠損データの管理方法とそれが相関視覚化に与える影響を調べる。

NUBOが研究者たちが高額な評価をベイジアン手法で最適化するのをどう助けるか学んでみよう。

新しいフレームワークがニューラルネットワークを使って階層的予測の精度と一貫性を向上させる。

変数間の関係を特定して、それが予測にどう影響するかを学ぼう。

強化学習における意思決定戦略を改善する新しいアプローチ。

新しいアプローチで機械学習を使って、いろんな分野で治療効果の推定が向上したよ。

確率的ブロックモデルが複雑なネットワークを分析するのにどう役立つかを見てみよう。

線形濃度モデルにおける最尤推定の原則を見てみよう。

複雑なデータの因果構造を有向グラフを使って分析する方法を学ぼう。

弱い依存関係のデータに対してDNNが予測をどう向上させるかを発見しよう。

新しい手法が高次元線形回帰の課題を効果的に解決する。

この記事では、研究における欠測データの影響と感度分析について話してるよ。

データのエントロピーを効率的かつプライベートに推定する方法を学ぼう。

複数のデータストリームの変化を正確かつ迅速に検出する方法。

潜在クラス分析がカテゴリーデータのパターンをどうやって見つけるか学ぼう。

外れ値があるときのデータ推定の効率的な方法。

加重スコアリングルールが予測評価や意思決定をどう改善するか探ってみて。

カイ二乗変数を組み合わせることで、さまざまな分野のデータ分析がどう進化するかを発見しよう。

新しい方法が地震モデルの不確実性推定を強化する。

glmmPenは、固定因子とランダム因子を使った複雑なデータのモデリングを簡単にするよ。

新しいアプローチが複雑なバイオメディカルデータセットの分析効率と精度を向上させる。

SISがMCMCサンプルの質をどう高めるかを発見しよう。