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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
新しい分析方法が慢性疾患や健康要因の理解を深める。
― 1 分で読む
イタリアの大学入学における学力の影響を調査中。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
歪んだデータや外れ値の中で位置推定を改善する方法。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 0 分で読む
機械学習を活用してビジネスの需要予測の精度を向上させる。
― 1 分で読む
研究がシチリアの森林火災に影響を与える重要な要因を明らかにした。
― 1 分で読む
パンデミックの影響で乗客数が変わった旅行習慣の分析。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
土壌における重金属リスクを評価する新しいモデル。
― 1 分で読む
機械学習の公平性を考慮して、より良い統計的結果を得る。
― 1 分で読む
機械学習を活用してビジネスの需要予測の精度を向上させる。
― 1 分で読む
新しいアプローチは、モデルの真実を探すよりも有効な近似を重視している。
― 1 分で読む
研究がシチリアの森林火災に影響を与える重要な要因を明らかにした。
― 1 分で読む
1982年から2012年までの海温データを分析する新しい方法に関する研究。
― 1 分で読む
適応型実験デザインがリアルタイムでマーケティング戦略をどう改善するかを調べる。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
エドモントンの緊急事態を予測するためにデータモデルを使って、地域の安全性を高める。
― 1 分で読む
新しい方法で時間ステップ間の誤差を管理することで予測精度が向上する。
― 0 分で読む
機械学習の公平性を考慮して、より良い統計的結果を得る。
― 1 分で読む
新しいアプローチは、因果表現学習と基盤モデルを組み合わせて、より良い理解を目指してる。
― 1 分で読む
この記事では、ニューラルネットワークが小さい初期重みで予測をどう改善するかを探るよ。
― 1 分で読む
機械学習を活用してビジネスの需要予測の精度を向上させる。
― 1 分で読む
機械学習におけるメンバーシップ推論攻撃に関連するプライバシーリスクを探る。
― 1 分で読む
ParaTAAメソッドは、画質を落とさずに画像作成を大幅に加速させるよ。
― 1 分で読む
新しいアプローチは、因果表現学習と基盤モデルを組み合わせて、より良い理解を目指してる。
― 1 分で読む
ブラウン運動ツリーが特性進化をどうモデル化してるか見てみよう。
― 1 分で読む
ベイズ法が過去のデータを使って予測をどう改善するかを学ぼう。
― 1 分で読む
新しいアプローチは、モデルの真実を探すよりも有効な近似を重視している。
― 1 分で読む
機械学習におけるメンバーシップ推論攻撃に関連するプライバシーリスクを探る。
― 1 分で読む
外れ値の中で効率的にデータ分析する新しい方法。
― 1 分で読む
科学的予測を向上させるためのニューラルネットワークの不確実性評価。
― 1 分で読む
GWSBMとGWPDSMモデルをコミュニティ検出で探ってみて。
― 1 分で読む
サンプリングにおける確率的ローカリゼーションとその重要なプロセスについて学ぼう。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
新しい方法が変分推論の効率と精度を向上させるよ。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む
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。
― 1 分で読む