統計分析 に関する最新の記事

パフォーマンスを犠牲にせずに分類システムの公平性を達成する方法を探ってる。

音が流体の流れの挙動やパターンの変化にどう影響するかを探る。

新しい手法がトークン分析の改善を通じて時系列予測の精度を高めてるよ。

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。

研究における外れ値や弱い計器に対して、強靭な統計検定のフレームワークを紹介します。

この記事では、文法が言語間のつながりや地理の影響をどのように示すかを分析しているよ。

新しい方法が大規模データセットでのSVMトレーニングの速度と精度を向上させる。

因果効果の推定におけるバイアスを評価する新しいフレームワーク。

新しい方法がデータ増強を通じて時系列予測を強化する。

回帰推定と予測を良くするための再サンプリング手法を検討中。

ニューラルネットワークの内部の仕組みに関する新しい視点。

ハイペリエリプティック曲線上の有理点を探すための高度な数学的手法に関する考察。

拡散の挙動とその実用的な応用についての考察。

このアプローチは、化学物質が動物の行動に与える影響を理解するのに役立つよ。

統計の原則を使って意見や選択を公平にランク付けする方法を学ぼう。

この記事では、粒子追跡シミュレーションにおける統計誤差を推定する方法を検討します。

ランダムグループの振る舞いを不動点特性と密度モデルを通じて探る。

新しい方法が共分散行列を使って複雑なデータセットの回帰分析を強化してるよ。

この記事では、進化するデータシナリオのためのオンライン学習アルゴリズムについて話してるよ。

研究は、遺伝子発現がウミヒトデの胚の発生にどのように影響するかを探っている。

機械衝撃試験における信頼区間を計算する新しい方法を見てみよう。

時間系列分析における順列検定の重要性について。

複雑な三次ランダムテンソルの固有値と固有ベクトルを分析する。

新しいベイズ的アプローチが臨床試験のサンプルサイズ推定を改善する。

海底堆積物の酸素同位体比を使って過去の気候変動を調べる。

この記事では、ノイズがシャッフルされた回帰法とリンクのない回帰法にどのように影響するかを調べる。

研究が、海氷のように不均一に混ざった材料で波がどのように振る舞うかを明らかにした。

インド全体の72年間の毎日の気温変動に関する包括的な研究。

擬似ランダム性の研究における有界な一様分布と小バイアス分布の探求。

ウイルスの遺伝子変化を科学者がどうやって分析してるかの洞察。

FAITHモデルは、時系列データのトレンドと季節パターンを分けることで予測を改善する。

AutoLINCは、機械学習におけるクラスの不均衡をうまく処理するために、損失関数のデザインを自動化するんだ。

原始惑星系円盤と赤外線分析を通じて、星や惑星がどうやって形成されるかを調べてるんだ。

新しいフレームワークがデータ共有中に敏感な要約統計を保護するのを助ける。

新しい方法は、トレーニング中にデータを動的に生成することで予測を強化する。

新しいフレームワークが大きなデータの変化に対処する課題に取り組んでるよ。

新しい方法で観察研究とランダム化試験の比較が改善される。

気候政策に対する不確実性が経済の意思決定や成長にどう影響するかを調べる。

モデル平均を通じて臨床同等性テストの精度を向上させる方法。

確率的最適化における勾配降下法の役割とサンプルサイズへの影響を探る。