Statistik - Anwendungen

Lern, wie negative Kontrollen die Zuverlässigkeit bei Hypothesentests verbessern.

Das FFUDS-Framework steigert die Effizienz für On-Demand-Service-Plattformen.

Eine moderne Methode zur effektiven Bewertung der Lieferantenkapazität.

Ein vielseitiges Tool zur Analyse von Gravitationswellen-Daten mit fortschrittlichen Sampling-Methoden.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit bei Vorhersagen für Windenergieanlagen auf See.

Technologie nutzen, um die Malariabehandlung und -prävention zu verbessern.

Erfahre, wie Bayesian CART die Genauigkeit und Fairness bei der Preisgestaltung von Versicherungen verbessert.

DTAmetasa vereinfacht die Metaanalyse zur Bewertung der Effektivität medizinischer Tests.

Ein Blick darauf, wie Netzwerk-Wissenschaft die Wirtschaft durch verschiedene Modellierungsansätze beeinflusst.

Vorstellung einer semi-bayesschen Methode für bessere Anpassungstests in komplexen Modellen.

Ein neuer Rahmen zur Definition von SICR-Ereignissen, um das Kreditrisikomanagement zu verbessern.

Ein detaillierter Blick auf Lungenkrebs und gesundheitsbedingte Sterblichkeitsraten in den US-Bezirken.

Ein neuer Ansatz bietet Einblicke in die täglichen Verkehrsströme.

Studie zeigt, wie Leute täglich ihre Routen auswählen und das den Verkehrsfluss beeinflusst.

Lern, wie periodische Trawl-Prozesse helfen, zeitabhängige Daten mit Zyklen zu modellieren.

Forschung zu Organ-Netzwerken zeigt neue Infos über die Gehirnentwicklung.

Eine Studie zur Vorhersage von Top-Basketball-Aufstellungen mithilfe von Spielerstatistiken.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um wirtschaftliche Interaktionen während finanzieller Stresssituationen besser zu verstehen.

Methoden erkunden, um die Vorhersagen von Random Forest in räumlichen Studien zu verbessern.

Investmentfirmen nutzen Machine Learning für Handelsstrategien im chinesischen Terminmarkt.

Die Bewertung der Übersetzungsgenauigkeit durch menschliche Evaluation und Interrater-Zuverlässigkeit.

Dieser Artikel untersucht, warum Wettervorhersagen in den USA unterschiedlich genau sind.

Eine Studie zur Anwendung der Birnbaum-Saunders-Verteilung für bessere Schätzungen der Ermüdungslebensdauer.

Ein Blick darauf, wie Schüler ChatGPT sehen und nutzen, basierend auf TikTok-Daten.

Eine neue Bayes’sche Methode für bessere Vorhersagen mit Co-Daten in der klinischen Forschung.

Ein neues System optimiert die Wartung und Stromproduktion für Offshore-Windparks.

Eine Studie stellt eine neue Methode vor, um die Auswirkungen von Niederschlägen auf den Wasserfluss zu verstehen.

Eine neue Studie zeigt, dass Blutzuckermessgeräte die Diabetesdiagnose mit verbesserter Genauigkeit unterstützen könnten.

Ein Blick auf die Bewegung invasiver Arten und ihren ökologischen Einfluss.

Ein Blick darauf, wie Behandlungen die Genesung von COVID-19-Patienten in frühen Studien beeinflusst haben.

Eine Methode zur Verbesserung der Schätzung kausaler Effekte bei Gesundheitsoutcomes durch clevere statistische Ansätze.

Diese Studie analysiert, wie CADt-Geräte die Wartezeiten von Patienten bei dringender Behandlung verkürzen können.

Erfahre, wie PBSHM die Sicherheit von Strukturen und die Überwachungseffizienz verbessert.

Eine Übersicht über Cluster-Studien und ihre optimalen Designüberlegungen.

Forschung zur Verbreitung von Krankheiten mithilfe von graphbasierten Modellen und Methoden zur Parameterschätzung.

Erforsche die verallgemeinerte inverse Gaussian-Poisson-Verteilung zur Analyse von Zähl-Daten.

Ein Überblick über Resilienzereignisse und deren Auswirkungen auf elektrische Versorgungssysteme.

Eine Übersicht über Beobachtungsstudien und Techniken der linearen Regression.

Neue Score-Matching-Methoden beschäftigen sich mit einzigartigen Datentypen für eine verbesserte statistische Modellierung.

Ein statistisches Modell zur Verbesserung der Glaukomüberwachung durch Messungen der Makuladicke.