الأبحاث ضمن الموضوع : النمذجة البايزية والاستدلال السببي
-
ArviZ: مكتبة مرنة وقابلة للتعديل للتحليل الاستكشافي للنماذج البايزية
2026 | المؤلف: Osvaldo A. Martin وآخرون | المجلة: The Journal of Open Source Software | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على نسخة معاد تصميمها من ArviZ، وهي حزمة بايثون تهدف إلى التحليل الاستكشافي لنماذج بايزي (EABM). تسلط الضوء على ضرورة معالجة مهام متنوعة تتجاوز الاستدلال في النمذجة البايزية، مثل تشخيص عينات سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC)، ونقد النموذج، ومقارنة النماذج. يركز التصميم الجديد على تعزيز التحكم من قبل المستخدم والمرونة،…
-
دمج الأشجار الاحتمالية والشبكات السببية للبيانات السريرية والوبائية
2026 | المؤلف: Sheresh Zahoor وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence in Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل الدمج السببي الاحتمالي (PCF)، الذي يدمج الشبكات البايزية السببية (CBNs) وأشجار الاحتمالات (PTrees) لتعزيز اتخاذ القرارات في الرعاية الصحية من خلال التنبؤ بالنتائج واستكشاف آثار التدخلات. يلتقط إطار عمل PCF العلاقات السببية، مما يسمح بتحديد تأثيرات العوامل ومحاكاة السيناريوهات الافتراضية. تم تقييمه على مجموعات بيانات متنوعة بما في ذلك MIMIC-IV، دراسة…
-
تحليل البيانات الحقيقية بواسطة نموذج إحصائي جديد ذو ذيل ثقيل
2025 | المؤلف: Ahmed M. Gemeay وآخرون | المجلة: Modern Journal of Statistics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة توزيع القوة ميرا، وهو نموذج احتمالي جديد ثلاثي المعلمات مصمم لتعزيز التوزيعات الأساسية من خلال دمج معلمة تشكيل إضافية. يظهر هذا التوزيع مرونة ملحوظة في نمذجة خصائص البيانات المتنوعة، بما في ذلك الانحراف اليساري واليميني، والاتجاهات المتراجعة، والأنماط أحادية القمة، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للبيانات المتعلقة بالمخاطر في علم الاكتوارية وتحليلات…