Statistik - Methodik

Ein Leitfaden zur Anwendung von Optimal Scaling mit GLMs für komplexe Datenanalysen.

Veränderungen in der Verteilung beeinflussen, wie gut man Studienergebnisse in verschiedenen Gruppen wiederholen kann.

Ein Blick auf bessere Methoden zur Anpassung von Daten mit Unsicherheiten in beiden Messungen.

Erforsche, wie Markov-Modelle die Leistung und das Verhalten von Schülern im Laufe der Zeit analysieren.

Dieser Artikel behandelt Probleme und neue Methoden in der Analyse von EHR-Daten.

Entdecke, wie nicht-asymptotische Methoden die statistische Analyse bei hochdimensionalen Daten verbessern.

Neue Bootstrap-Methoden verbessern die Testung von Populationsmittelwertvektoren in hochdimensionalen Daten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Datenanalyse, indem er die Schätzungen für fehlende Werte optimiert.

Korruption bremst das Wachstum und den Zugang zu wichtigen Dienstleistungen weltweit.

Selektive Inferenz bietet bessere Genauigkeit für Hypothesentests nach dem Clustering.

Forscher gehen die Herausforderungen unvollständiger Daten für genaue Ergebnisse an.

Ein Rahmenwerk zur Messung und Verbesserung von Fairness in KI-Systemen.

Neuer spektraler Ansatz verbessert multivariate Matérn-Modelle für die Analyse räumlicher Daten.

Entdecke, wie robuste Machine-Learning-Modelle mit unterschiedlichen Datenquellen umgehen, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Eine neue Methode verbessert Schätzungen, indem sie negative Kontrollen nutzt, um verborgene Verzerrungen zu bekämpfen.

Ein näherer Blick auf Kausalität und deren Messung in der Beobachtungsforschung.

Bayessche Methoden verändern, wie klinische Studien frühere Daten nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Ein genauerer Blick auf die Effektgrösse in der Analyse der Schülerleistungen.

Ein Blick darauf, wie Faktoren sich über die Zeit gegenseitig beeinflussen.

Der Radon-Kolmogorov-Smirnov-Test verbessert die Zwei-Stichproben-Tests in der Statistik mit Hilfe von neuronalen Netzen.

Ein neues Modell verbessert Geninteraktionsstudien mit Hilfe von zusätzlichen Variablen.

Ein neues Modell schätzt die Gesamtzahl der Infektionen anhand von Mobilitätsdaten und demografischen Faktoren.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die Analyse von Tensor-Daten durch Personalisierung zu verbessern.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Vorhersagen in der bayesianischen Deep Learning, indem man sich auf Schlüsselparameter konzentriert.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Cluster-Genauigkeit und Effizienz durch verallgemeinerte gegenseitige Information.

Lerne, wie robuste Tensorzerlegung die Datenanalyse trotz Rauschen und Ausreissern verbessert.

Lern, wie kausale Forschung und Simulationen die Datenanalyse in Gesundheitsstudien verbessern.

Lerne, wie du Vorurteile bei der Modellauswahl vermeiden kannst.

FLASH verbessert Vorhersagen mit Hilfe von langfristigen Patientendaten und wichtigen Gesundheitsereignissen.

Erkunde das Potenzial von semi-supervised learning in verschiedenen Anwendungen.

CBRNet hilft, die Behandlungsdosen im Gesundheitswesen und anderen Bereichen genau zu bewerten.

Die Rolle des Klimas bei Fichtenborkenkäfer-Ausbrüchen mit fortgeschrittener statistischer Modellierung analysieren.

Ein neuer Ansatz zielt darauf ab, das Verständnis von Modellvorhersagen durch kontrafaktische Überlegungen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagezuverlässigkeit trotz falscher Datenbeschriftung.

Ein Modell zur Analyse der Ursachen von massenhaften Schiessereien in den USA.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis komplexer Zeitreihenbeziehungen.

Statistische Anpassung hilft, Gruppen in Behandlungsstudien effektiv zu vergleichen.

Neue Methoden zur zuverlässigen Analyse von Herzkrankheitsdaten erkunden.

GAM-DVQR verbessert Wettervorhersagen, indem es komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen erfasst.

Ein Leitfaden zum Verstehen und Anwenden von Methoden zur kausalen Inferenz.