Statistik - Berechnungen

R's neue Farb-Funktionen verbessern die Datenvisualisierung für mehr Klarheit und Zugänglichkeit.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung statistischer Modelle gegenüber schiefen Verteilungen.

Rang hilft Forschern dabei, ihre Rechenumgebungen zu dokumentieren und nachzustellen, damit sie genau analysieren können.

Neue nicht-diagonale Metriken verbessern die Bayessche Inferenz für neuronale Netze.

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

Die Analyse der zufälligen Verbindungen in Erdős-Rényi-Netzwerken zeigt interessante Einsichten ins Netzwerkverhalten.

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

Dieser Artikel untersucht Techniken zur Bewertung der Leistung von räumlichen Datenmodellen.

Ein Blick auf Methoden zur Schätzung der Präzisionsmatrix, mit Fokus auf lokale lineare Approximation und Sparsamkeit.

Ein Überblick über die steigenden Patentanmeldungen und Zitationen von 1976 bis 2022.

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

Eine neue Methode verbessert grafische Modelle, indem sie Kovariateninformationen für eine bessere Genauigkeit einbezieht.

Erkunde die Tsallis-Gaussian-Verteilung zur Modellierung von Unsicherheiten in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode hilft Städten, die Nachfrage nach gemeinsamer Mobilität genau einzuschätzen.

Eine Methode, um Trends in funktionalen Daten durch Clustering und Segmentierung sichtbar zu machen.

Waywiser vereinfacht die Bewertung von räumlichen Modellen für zuverlässige Vorhersagen.

Lern was über Hamiltonian Monte Carlo und seine Rolle beim Sampling von komplexen Verteilungen.

Ein Blick auf verallgemeinerte lineare Mischmodelle und ihre Anwendungen.

Eine neue Methode analysiert Faktoren, die plötzlichen Herztod beeinflussen, mithilfe grosser Gesundheitsdaten.

Ein Blick auf streng stabile Gesetze und ihren Einfluss auf Wahrscheinlichkeitsfunktionen.

Sparse DFMs klären Datenbeziehungen für bessere wirtschaftliche Erkenntnisse.

Eine neue Methode für bayesianische Inferenz mit Partikeldynamik für komplexe Daten.

Ein Blick auf Epidemiemodelle und ihre Anwendungen im Schädlingsmanagement.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Krebssterbefällen in verschiedenen Regionen.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Interaktionen in komplexen Netzwerken.

Forschung zeigt, wie Menschen sich durch Handynutzung bewegen.

Ein Blick darauf, wie das Abgleichen von Prognosen die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen verbessert.

Verbesserung von Schätzungen in dynamischen Systemen mit innovativen Filtermethoden.

Mikrokanonisches Langevin-Monte-Carlo verbessert die Samplingeffizienz in komplexen Systemen.

Lerne die Schritte der bayesianischen Analyse mit Pumas für die pharmakometrische Modellierung.

Entdeck die Vorteile von ChatGPT bei Programmieraufgaben.

Neue Methoden verbessern die Effizienz der Datensammlung und die Genauigkeit der Einsichten.

Ein klarer Blick darauf, wie die Hauptstratifizierung die Behandlungseffekte in der Forschung aufzeigt.

Eine klare Übersicht über Crossover-Designs und ihre Bedeutung in der Forschung.

Neues Framework verringert Unsicherheiten in Klimavorhersagen, indem es die Effekte von Aerosolen analysiert.

Ein Blick auf die Vorteile von VC-wTGS für komplexe Datenanalysen.

Hier ist der PX-ECME-Algorithmus für bessere Leistung bei logistischer Regression.

Eine Untersuchung der Leistung des Metropolis-Adjusted Langevin Algorithmus beim Sampling.

Ein Vergleich von HMC und MALA für effizientes Sampling aus komplexen Verteilungen.

Eine neue Methode, um Zeitreihendaten aus einer Frequenzperspektive zu analysieren.