Neuste Artikel für Schätzungen

GROS kombiniert mehrere Schätzer für eine verbesserte Genauigkeit in der Datenanalyse.

Eine Methode zur Verbesserung von Schätzungen aus Non-Probability-Stichproben durch Kalibrierung.

Bemühungen, das Tracking von antimikrobieller Resistenz weltweit durch kombinierte Datenquellen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz, um die Regressionsanalyse mit variierenden Datenpunkten zu verbessern.

Ein neues System verbessert die Effizienz bei der Analyse von Graphdatenmustern.

Diese Studie schlägt eine neue Methode zur Erkennung von Veränderungspunkten in komplexen Datensätzen vor.

Eine neue Methode mit Bayes'schen Netzwerken verbessert die Systemidentifikation und Vorhersage.

Ein Verfahren zur Schätzung von Interaktionen in Systemen mithilfe von verrauschten Daten.

Untersuche die Rolle von GLMMs und PQL bei der Analyse komplexer Daten.

Die Analyse von Abwasser hilft bei der frühen Krankheitsdetektion und bei Entscheidungen im Gesundheitswesen.

Ein neues System verbessert die Abfrageleistung, indem es Probleme mit der Selektivitätsschätzung angeht.

Ein Leitfaden zur Identifizierbarkeit von Parametern und Schätzung in der realen Modellierung.

Erforsche Approximate Message Passing und seine Rolle in der Datenverarbeitung.

Bayes-Faktoren helfen Forschern, Hypothesen anhand von datenbasierten Beweisen zu bewerten und zu vergleichen.

Eine neue Methode verbessert das Objekttracking, indem sie PHD- und PMB-Filter kombiniert.

Zwei neue Schätzer verbessern die Genauigkeit bei der Analyse von Itemantwortdaten.

Eine Übersicht über bidirektionale Cluster-Methoden für bessere statistische Ergebnisse.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit bei selbstfahrenden Autos trotz unvorhersehbarer Hindernisse.

Eine Übersicht über rabattierte Pseudokosten und ihre Rolle bei der Effizienz von MILP.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Analyse von Wirtschaftsindikatoren mit sich ändernden Parametern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit von Schätzungen zu Beschäftigungsdaten.

Eine neue Methode bietet bessere Schätzungen zur Wirksamkeit von Behandlungen bei seltenen Krankheiten.

Die dauerhafte Mystik der Goldbachschen Vermutung und ihre Auswirkungen in der Mathematik erkunden.

Eine Studie zu verfeinerten Strichartz-Schätzungen für die Schrödinger-Gleichung in gekrümmten Räumen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei der Lösung von inversen Problemen.

Neuer Ansatz schätzt das mikrobielle Wachstum, ohne es genau verfolgen zu müssen.

Ein innovativer Ansatz zur Messung des Kinderhandels auf den Philippinen.

Persistentes Sampling verbessert die Effizienz in Sequential Monte Carlo-Methoden für Datenanalyse.

Diese Studie untersucht Methoden zur Echtzeitverfolgung von COVID-19 Krankenhausaufenthalten.

Neue Schätzungen verbessern das Verständnis der Möbius-Funktion und ihrer Rolle in der Zahlentheorie.

Hier ist ein flexibles Modell zur Schätzung von Volatilität in verschiedenen Bereichen.

Bell-Zahlen helfen uns, Mengen zu partitionieren und zeigen ihre mathematische Bedeutung.

GeoMatching verbessert die Schätzungen der Behandlungseffekte, indem es die Datengeometrie berücksichtigt.

Eine neue Methode zur Schätzung echter Verteilungen aus verrauschten Streaming-Daten.

Eine neue Methode verbessert die Parameterschätzung für optische Kommunikationssysteme.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Koordination zwischen Knoten bei Kommunikationsbeschränkungen.

Kombination von generativem Modellieren und Quantilsregression für eine effektive Datengenerierung.

Ein neuer Ansatz beim Sampling verbessert die Datensammlung.

Eine Methode zur Schätzung von Mediane in Echtzeitdaten mit minimalen Ressourcen.

Dieses Papier bespricht Methoden zur Reduzierung von Verzerrungen in Beobachtungsstudien mit kontinuierlichen Behandlungen.