Statistik - Methodik

Lern, wie Datenaugmentierungsalgorithmen die Datenanalyse und den Modellaufbau verbessern.

N-of-1-Studien passen Behandlungen an die individuellen Reaktionen der Patienten im Laufe der Zeit an.

Dieses Papier konzentriert sich darauf, die Zuverlässigkeit von Ausgaben von Sprachmodellen zu verbessern.

Eine neue Methode identifiziert Gruppen, die durch schädliche Chemikalien gefährdet sind.

Ein tiefer Einblick, wie Unsicherheit Vorhersagen in hierarchischem Modeling beeinflusst.

Verwendung von bayesianischen Methoden zur Verbesserung von Behandlungseffekt-Schätzungen in der medizinischen Forschung.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Spenderauswahl für die Schätzung von Kausalwirkungen.

Hier ist jointLCA, eine Methode, um die Verbindungen von Multiview-Daten besser zu verstehen.

Ein neuer Ansatz verbessert das multimodale Lernen, indem er Ungleichgewichte in der Datenbeitragsverteilung angeht.

Ein bayesianischer Ansatz zur Verbesserung der Variablenwahl in Regressionsmodellen.

Ein Leitfaden zur Optimierung der Subsample-Grösse für eine effiziente Datenanalyse.

Erfahre, wie Cluster-Quilting Herausforderungen im Patchwork-Lernen mit unvollständigen Datensätzen angeht.

Analyse von traditionellen und maschinellen Lernmethoden zur Handhabung von fehlenden Daten.

Lern, wie Weingummi-Copulas Vorhersagen bei komplexen Datenbeziehungen verbessern.

Ein neuer Ansatz, um kausale Effekte in Behandlungsstudien mit kontinuierlichen Variablen zu verstehen.

Ein flexibler Ansatz zur Analyse komplexer Datensätze mithilfe von Shared Atoms Nested Priors.

Eine neue Methode verbessert das Datenmodellieren in Bereichen mit begrenzten Informationen.

Innovative Methoden zur Abholung von Zeitstempeln aus verrauschten dynamischen Daten.

Eine Methode, um ursächliche Auswirkungen in Trainingsprogrammen und Interventionen zu identifizieren.

Ein Blick auf Algorithmen zur Datenverknüpfung und ihren Einfluss auf die Datenanalyse.

Forscher stellen eine Methode vor, um die Unabhängigkeit von Zufallsvariablen mithilfe von Quantilen zu bewerten.

Die Untersuchung des Überlebens von Patienten mit Polyhazard-Modellen verbessert die Datengenauigkeit und die Behandlungsentscheidungen.

Diese Studie untersucht Bayesianische PINNs zur Schätzung von PDE-Parametern aus verrauschten Daten.

Neue Techniken im experimentellen Design und in der Datenanalyse für wissenschaftliche Forschung erkunden.

Vereinfachung der räumlichen Datenanalyse mit gerichteten grafischen Modellen für Ja/Nein-Ergebnisse.

Ein neuer Ansatz, um die Interaktionen von Aktien während Marktveränderungen zu verstehen.

Bayes'sche Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenanalyse bei grossen Datensätzen.

Lern, wie HQR und WACI die Genauigkeit von Vorhersageintervallen in verschiedenen Bereichen verbessern.

Berücksichtigung von Störfaktoren und Veränderungen in Daten für bessere Vorhersagen.

Ein strategischer Ansatz, um Forschungsinvestitionen zu schützen.

Dieser Artikel untersucht einen neuen Ansatz, um die Auswirkungen von Behandlungen zu bewerten, während sich Faktoren ändern.

Die Untersuchung der Grenzen von Benchmarks und dem Wert von wissenschaftlichen Tests.

VICatMix verbessert das Clustern von komplexen Gesundheitsdaten für bessere medizinische Einblicke.

Eine neue Methode sagt die Verkaufszahlen von Produkten während geschäftiger Veranstaltungen mithilfe von Proxy-Daten voraus.

Ein Blick darauf, wie fehlende Daten die Bewertung von Gesundheitsbehandlungen beeinflussen.

Hier ist YEAST, eine flexible Methode für effektives Online-Experiment-Tracking.

Dieser Artikel präsentiert ein Modell zur Untersuchung der Gehirnaktivität durch multivariate Zeitreihendaten.

Die Nutzung von externen Kontrollen kann die Schätzung der Behandlungseffekte in klinischen Studien verbessern.

Untersuchung, wie latente Gaussian-Modelle die Datenanalyse in der öffentlichen Gesundheit und Migration verbessern.

Ein zweistufiger Testansatz vereinfacht die Interaktionen zwischen verschiedenen genetischen Variablen.