Statistik - Methodik

Entdecke eine einfache Methode zur effizienten Auswahl von Datenwerten.

Die Leistung von DNN in nichtparametrischen Interaktionsmodellen erkunden, während die Dimensionen zunehmen.

Erforsche, wie bayesianische Methoden die Tensoranalyse und Dateninterpretation verbessern.

Lern, wie Auswahlbias die Forschung beeinflusst und wie du ihn effektiv analysieren kannst.

Wir stellen mGHS vor, um effektive Netzwerkanalysen über verschiedene Datensätze hinweg zu ermöglichen.

Untersuchung fairer Entscheidungsfindungssysteme durch kausale Zusammenhänge und individuelle Reaktionen.

Techniken vorstellen, um die Schätzung in periodischen autoregressiven Modellen zu verbessern, die von Rauschen betroffen sind.

Forschung zeigt einen neuen Ansatz, um Gesundheits Ergebnisse über die Zeit zu analysieren.

Ein Blick darauf, wie Multiway-PCA die Analyse komplexer Datensätze verbessert.

Dieser Artikel erklärt, wie RD-Designs die medizinischen Behandlungseffekte mit Hilfe von Cutoff-Werten aufzeigen.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis dafür, wie gemischte chemische Expositionen die Gesundheitsauswirkungen beeinflussen.

Eine Methode, um Daten zu seltenen Krankheiten zu analysieren, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.

Ein neues Tool verbessert die Verfolgung von Überlebens Ergebnissen in medizinischen Bereichen.

Diese Studie zeigt neue Erkenntnisse über die Faktoren, die die körperliche Aktivität bei Amerikanern beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Schätzung von Korrelationen in Gehirnstudien trotz der Herausforderungen durch Rauschen.

Lern, wie Vorhersagesets helfen, Unsicherheiten in sich verändernden Umgebungen zu bewältigen.

Erkunde effektive Strategien zur Verwaltung von Cyber-Anfälligkeiten und Risiken in Organisationen.

Neue neuronale Netze bewältigen komplexe Daten mit fortschrittlichen Mannigfaltigkeitstechniken.

Lern, wie die Change-Point-Detektion Veränderungen in Prozessen in verschiedenen Bereichen erkennt.

Einführung des Grafischen Dirichlet-Prozesses für effektives Clustering von nicht-austauschbaren Gruppen.

Eine Umfrage zeigt, dass es in ländlichen und peri-urbanen Gebieten Nigerias Probleme mit zuverlässiger Elektrizität gibt.

Aktives Lernen geht das Problem an, Daten effizient im maschinellen Lernen zu kennzeichnen.

Bayesian Pseudo-Label-Auswahl verbessert das Modelltraining mit begrenzten, beschrifteten Daten.

Untersuchung von Fairness-Massnahmen in Risikobewertungsmodellen in verschiedenen Bereichen.

Eine Methode vorstellen, um komplexe Datenbeziehungen besser zu handhaben.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung von Vorhersagen mit unausgeglichenen Daten in der Regression.

Eine Übersicht über zwei Korrelationsmethoden und einen neuen kombinierten Ansatz.

Forschung verbessert die Fähigkeit von neuronalen Netzen, sich an neue Daten anzupassen.

Ein Tool für Forscher, um Veränderungen in Daten über die Zeit zu modellieren.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen für die Genesung von Kindern nach Hirnverletzungen mithilfe vorhandener Daten.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Schätzungen der Sterblichkeitsraten bei unter Fünfjährigen in verschiedenen Altersgruppen.

Ein neues Modell verbessert, wie wir die Netzwerkverbindungen im Gehirn und ihre anatomischen Merkmale untersuchen.

Umgang mit Messfehlern und Behandlungseffekten in prädiktiven Modellen.

In diesem Artikel geht's um Techniken, um fehlende Daten zu bearbeiten, damit die Analyse genau ist.

Neue Methoden verbessern das Design von Experimenten, um kausale Zusammenhänge zu verstehen.

Eine neue Methode verbessert die Datenklassifizierung mit Hilfe von Kovarianzmatrix-Clustering.

Untersuchung von Verzerrungen in der kausalen Inferenz wegen Netzwerkfehlern.

Forschung zeigt, dass Luftverschmutzung unterschiedliche Auswirkungen auf verschiedene Gruppen hat.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Behandlungen in klinischen Studien.

Forschung zu Spendeintervallen verbessert die Gesundheit der Spender und die Blutversorgung.