Statistik - Anwendungen

Neue Modelle zeigen komplexe Erholungsmuster von Korallenriffen nach Störungen.

Dieser Artikel untersucht, wie Kreditratings die Verschuldungsentscheidungen eines Unternehmens beeinflussen.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode zur Kalibrierung agentenbasierter Modelle mithilfe von Random Forests.

Ein Blick darauf, wie der Estimand-Rahmen die Analyse von klinischen Studien verbessert.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen für Krebspatienten mithilfe von Bild- und Gen-Daten.

Wissenschaftler nutzen maschinelles Lernen, um die Vorhersagen bei Kombinationen von Krebsmedikamenten zu verbessern.

Ein strukturierter Ansatz, um sinnvolle räumliche Beziehungen in verschiedenen Bereichen zu finden.

Diese Studie untersucht Statine und kognitive Fähigkeiten und berücksichtigt dabei den Tod der Patienten bei den Ergebnissen.

Ordentliche Bewertungssysteme verbessern die Beurteilung von probabilistischen Vorhersagen in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick darauf, wie man regionale Ko-Lokalisierungsmuster identifizieren und Fehlentdeckungen minimieren kann.

Die FLAP-Methode verbessert die Vorhersage, indem sie bestehende Daten auf neue Arten nutzt.

Ein Rahmenwerk für bessere Schätzung von Behandlungseffekten in gepaarten cluster-randomisierten Experimenten.

Eine neue Methode beschleunigt das Sampling von nicht-gaussschen Lévy-Prozessen erheblich.

Lern Strategien, um A/B-Testing-Praktiken zu verbessern für bessere Geschäftsentscheidungen.

Ein Leitfaden, um natürliche Effekte von randomisierten Interventionsanaloga zu unterscheiden.

Effektive Methoden zur Quantifizierung der CO2-Entfernung mit verbesserten Gesteinsverwitterungstechniken.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Niederschlagsprognosen für bessere Entscheidungen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Vorhersage von Wassertemperaturen in Seen für das Umweltmanagement.

Ein Blick auf Techniken, um 2D-Bilder in 3D-Modelle zu verwandeln.

Ein neues Rahmenwerk verbessert die Capture-Recapture-Techniken für genauere Populationsschätzungen.

Untersuchen, wie verschiedene Randomisierungsverhältnisse die Ergebnisse von Überlebensstudien verbessern können.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit von Schätzungen zu Beschäftigungsdaten.

DCZNMaker vereinfacht komplexe Entscheidungsfindung mit Multi-Attribut-Nutzenanalyse.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Schiffsbewegungsdatenextraktion mit AIS-Technologie.

Ein einfacheres Klimamodell hilft, zukünftige Temperaturszenarien basierend auf Emissionen vorherzusagen.

Eine neuartige Ein-Schritt-Methode zur genauen Erkennung von Aortenwurzelmarkierungen in der medizinischen Bildgebung.

Ein neuer Modellierungsansatz verbessert das Verständnis von komplexen biologischen Netzwerken.

Verbesserte Methoden zur Analyse kontinuierlicher Datentrends und -muster.

Eine Herausforderung, um Todesfälle in bewaffneten Konflikten vorherzusagen, mit Fokus auf Unsicherheit.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Prüfung von Verbindungen in der Medikamentenentwicklung.

Erforsche, wie zirkuläre Daten die Analyse von Vogelmigration und Naturschutzmassnahmen beeinflussen.

Wissenschaftler analysieren Hirnbilder, um kognitive Krankheiten wie Alzheimer zu untersuchen.

Die Auswirkungen der KI-Regulierung und des ChatGPT-Verbots in Italien erkunden.

CausalRegNet verbessert das Lernen von kausalen Strukturen durch realistische Datengenerierung.

Die Laute eines Kindes zu analysieren, zeigt wichtige Phasen des Spracherwerbs.

Die Untersuchung, wie Behandlungen die Ergebnisse beeinflussen, zeigt die Komplexität der ursächlichen Mechanismen.

Die Faktoren untersuchen, die zur Opioid-Epidemie beitragen und wie sie die Gemeinschaften beeinflussen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für seltene Klimaereignisse.

Verbesserung der Fehlererkennung und Diagnostik in Kernreaktoren mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Eine Studie, die die Wirksamkeit von DPP4 und Sulfonylharnstoffen bei der Behandlung von Typ-2-Diabetes vergleicht.