Statistik - Methodik

Lerne effektive Methoden zur Analyse von gruppierten Daten mit Fokus auf Parameterschätzung.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben, indem sie Datenquellen kombiniert.

Neue Methoden verbessern die Regressionsanalyse in Anwesenheit von Ausreissern.

Wir stellen LUQ-Learning vor, einen Ansatz, der die Entscheidungen von Patienten im Gesundheitswesen integriert.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagegenauigkeit für Versicherungsansprüche und -kosten.

Eine neue Methode verbessert die Modellvalidierung bei Einzelzell-RNA-Sequenzierung.

Robuste Methoden verbessern die Analyse von Einweggeräten und deren Ausfallraten.

Erfahre, wie Verbindungsvielfalt Erkenntnisse in verschiedenen Netzwerken aufdeckt.

Neue Methoden verbessern das Verständnis komplexer Daten durch flexibles Modellieren.

Wir stellen den MRCT-Schätzer vor, um effektive Ausreissererkennung und Kovarianzanalyse zu machen.

Neue Schätzer verbessern das Management von Fehlerraten bei statistischen Tests.

Eine neue Methode verbessert die kausale Inferenz und geht mit Unsicherheiten in Beziehungen um.

Einführung von Methoden zur Analyse mehrerer Ergebnisdimensionen in Studien zur kausalen Inferenz.

UPREVE vereinfacht die kausale Entdeckung in sozialen und Verhaltenssystemen für Forschende.

Entdecke, wie Gausssche grafische Modelle Beziehungen in gepaarten Daten analysieren.

Identifizierbarkeit und Falsifizierbarkeit sind entscheidend für das Wachstum von bayesianischen Modellen.

Erkunde die Bedeutung und Anwendungen der multivariaten funktionalen Datenanalyse.

Eine neue Methode, um Erkenntnisse aus zusammengefassten Daten mit Gibbs-Sampling zu ziehen.

Erforschung von RCT-Ablehnungssampling, um kausale Effekte effektiv zu analysieren.

Ein neuer Ansatz, um komplexe Beziehungen in hochdimensionalen Daten zu bewerten.

Untersuchen, wie Behandlungen Individuen in vernetzten sozialen Umgebungen beeinflussen.

Eine Studie, die dynamische Modelle verwendet, um die Hochwasserrisiken im Taquari-Fluss zu analysieren.

Eine neue Methode hilft dabei, seltene aber einflussreiche Extremereignisse zu analysieren.

Ein Blick auf Mehrschichtnetzwerke und ihren Einfluss auf Interaktionen in verschiedenen Bereichen.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Kalibrierung in Risikovorhersagemodellen über verschiedene Gruppen hinweg zu verbessern.

Erforschen, wie GRIDY-Modelle Einblicke in die Gehirnverbindungen und die Autismusforschung verbessern.

Einführung von SPCA, um komplexe Datensätze mit wiederholten Eigenwerten besser zu verarbeiten.

In diesem Artikel geht's um nicht-parametrische Tests zur Analyse von Symmetrie in Daten.

Die Kombination von neuronalen Klassifikatoren mit Monte-Carlo-Simulation verbessert die Datenanalysemethoden.

Eine Studie über die Faktoren, die die Geburtenraten in verschiedenen Ländern beeinflussen.

Ein Modell zur Bewertung von Massnahmen zur Kontrolle von Infektionskrankheiten.

Ein Leitfaden zur Analyse komplexer Daten mit bayesianischen abhängigen Mischmodellen.

Dieses Papier stellt eine neue Methode zur Matrixvervollständigung mit vollständigen Datensätzen vor.

Neue Methode verbessert die Effizienz von Gruppentests zur Pathogenerkennung.

Fehlende Daten mit innovativen Regressionsmethoden angehen, um präzise Einblicke zu gewinnen.

Dieser Artikel behandelt die Rolle und Herausforderungen von hypo-elliptischen stochastischen Differentialgleichungen.

Neue Methoden verbessern das Clustering von komplexen funktionalen Daten.

Eine neue Methode verbindet Vorwissen mit endlichen Mischmodellen für das Clustering.

Kollidierer-Bias kann Forschungsergebnisse über den Zusammenhang zwischen Exposition und Ergebnis irreführen.

CoxKnockoff verbessert die Merkmalsauswahl in der Überlebensanalyse und kontrolliert gleichzeitig falsche Entdeckungen.