Statistik - Methodik

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen zur Wirksamkeit von Gentherapien im Laufe der Zeit.

Eine Studie darüber, wie Rauchgasentschwefelungsanlagen die Luftverschmutzung in Kohlekraftwerken beeinflussen.

Diese Studie untersucht kompositionale Daten und die Bedeutung von räumlicher Analyse.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Neuroneninteraktionen und -verbindungen.

Das Clustered Mallows Modell verbessert, wie wir Präferenzen in Rankings analysieren.

Ein neues Modell erfasst individuelle Unterschiede in der Analyse von Zähldaten.

Ein Blick auf Methoden zum Füllen von Lücken in Tensor-Zeitserien-Daten, mit Fokus auf NYC-Taxi-Daten.

Dieses Papier stellt eine neue Methode vor, um Inflationsrisiken zu verstehen.

Die Kombination von Daten aus MRTs verbessert die Erkenntnisse über Gesundheitsinterventionen.

Verbesserte Residuen vorstellen, um kompositionale Datensätze besser zu analysieren.

Die Vorhersage von Sterberaten hilft bei der Gesundheitsplanung und bei Entscheidungen in der Versicherungsbranche.

Diese Arbeit stellt eine neue Methode zur Schätzung von Diffusionsprozessen mit multilevel Monte Carlo-Techniken vor.

Erfahre, wie die prädiktive Mittelwertzuordnung die Datenintegration und Schätzung fehlender Werte verbessert.

Eine Studie untersucht, wie instrumentelle Variablen die Propensity-Score-Modelle in der Drogenforschung verfeinern können.

Dieser Artikel untersucht, wie die Strompreise die CO2-Emissionen in Haushalten beeinflussen.

Ein einheitlicher Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Schätzung in kleinen Bereichen.

Eine Studie über extremes Wetter und Gesundheitsrisiken in ganz Australien.

Forschung zeigt, dass RNA-Fehlfaltung bei niedrigen Temperaturen ihre Funktion beeinträchtigt.

Neue Methode verbessert die Schätzung in der Statistik durch robuste Techniken.

Strategien zur Analyse sensibler Daten bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre.

Ein neuer Ansatz, um Präferenzen zu bewerten, indem die Top-Wahlen in den Vordergrund gestellt werden.

Die Kombination verschiedener Modelle verbessert die Vorhersagen in der funktionalen Datenanalyse.

Lern, wie man Veränderungen in Daten aus mehreren Quellen effizient erkennt.

Methoden zum Umgang mit fehlenden Daten in räumlichen autoregressiven Modellen werden besprochen.

Studie zeigt wichtige Unterschiede im Wurf-Erfolg von Spielern auf dem gesamten Feld.

Dieser Artikel betrachtet neue Methoden, um angemessene Nachbeobachtungszeiträume in der Überlebensforschung zu bestimmen.

Ein Blick auf SMART-Studien und ihre Rolle in der Behandlung von Patienten.

Ein neuer Ansatz, um Unterschiede in Studienergebnissen genau zu bewerten.

Eine neue Methode verbessert die Parameterschätzung für die lineare Regression bei nicht-standardmässigen Fehlerverteilungen.

Max-ARMA-Modelle sagen das Verhalten von Flüssen während extremer Wetterereignisse voraus.

Ein Rahmen für robuste statistische Tests gegen Ausreisser und schwache Instrumente in der Forschung.

Ein Blick auf neue Methoden zur Testung von Behandlungseffekten in sozialen Netzwerken.

Eine Studie zur Verbesserung der Transfer-Lernleistung mit bayesischen Methoden.

Dieser Artikel behandelt Methoden zum Umgang mit fehlenden Daten in Diabetesstudien unter Verwendung von CGM.

Eine neue Methode verbessert die ursächliche Schlussfolgerung in der Gesundheitsforschung, indem sie verschiedene Datenquellen kombiniert.

Ein neuer Ansatz, um komplexe, nichtlineare Datenbeziehungen in der Statistik zu analysieren.

Erforsche, wie Twitter das Bewusstsein der Nutzer für Expertise prägt.

Eine Methode, um schnell Änderungen in Sensordaten zu erkennen und dabei die Kommunikationskosten zu senken.

Wir stellen eine Methode vor, um biologische Datensätze zu kombinieren, damit die Netzwerkrekonstruktion besser wird.

Die Kombination von zwei Techniken, um die Risikobewertung in komplexen Systemen zu verbessern.