Statistik

Neue Bildanalyse-Methoden verbessern die Erkennung von Leberkrebs und die Risikobewertung.

Eine Methode zur Verbesserung von Schätzungen aus Non-Probability-Stichproben durch Kalibrierung.

Ein neues Verfahren verbessert das Pair-Trading, indem es Risiken und Kosten senkt.

Daten nutzen, um die Armutskartierung in Daressalam zu verbessern.

Neue Techniken verbessern die Bildqualität zur Überwachung von Veränderungen der Erde mit SAR.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von OP-Dauern für ein besseres Krankenhausmanagement.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Schätzungen der Viruslast bei Pooltests.

Eine Studie zur Verbesserung der Datenzuverlässigkeit und -qualität in der Sensorüberwachung.

Eine Methode für gleichzeitiges Lernen und Bewerten von Strategien mit allen verfügbaren Daten.

Lerne effektive Methoden, um Skalenmatrizen beim Hamiltonian Monte Carlo Sampling anzupassen.

Entdecke, wie neue Methoden die Effizienz bei komplexen wissenschaftlichen Problemen verbessern.

Forscher verbessern die Modellierung von Gauss-Prozessen mit der Vecchia-Approximation und GPU-Technologie.

Ein Blick auf gemeinsame Modellierung, die wiederholte Messungen und Ereigniszeitpunkt in Gesundheitsstudien kombiniert.

Ein klarer Leitfaden für das Design von hochwertigen Simulationen in der Datenwissenschaftsforschung.

Das rts2-Paket nutzen, um Krankheitsrisiken effektiv zu überwachen.

Lern Techniken, um hochdimensionale Daten zu vereinfachen, damit du extreme Werte besser verstehen kannst.

Die Studie untersucht, wie nah-interpolierende Modelle bei unbekannten Daten abschneiden.

Effektive Strategien zur Bewältigung von Unsicherheiten in Graph Neural Networks verbessern die Zuverlässigkeit.

Eine Methode für gleichzeitiges Lernen und Bewerten von Strategien mit allen verfügbaren Daten.

Ein neues Framework verbessert die Überwachung des Stromnetzes mit fortschrittlicher Technologie.

Untersuchung, wie Transformer Funktionen mit niedriger Empfindlichkeit bevorzugen, um die Leistung zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Modellleistung bei unüberwachten Lernaufgaben.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz beim kontextbezogenen Lernen für Verstärkungslernen.

Neue Algorithmen verbessern das Training des Maxent-Modells zur Vorhersage von Waldbränden.

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Eine Methode zur Verbesserung von Schätzungen aus Non-Probability-Stichproben durch Kalibrierung.

Neues parametrisches Modell behandelt Heilungsfraktionen und abhängige Zensierung in der Überlebensanalyse.

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Diese Studie bewertet den Einfluss von Low-Fidelity-Daten auf Surrogatmodelle.

Ein Blick auf gemeinsame Modellierung, die wiederholte Messungen und Ereigniszeitpunkt in Gesundheitsstudien kombiniert.

Ein Blick auf kausale Inferenz, Behandlungen und Zwischenvariablen in der Forschung.

Ein Blick darauf, wie Lärm die Signalwahrnehmung in technischen Systemen beeinflusst.

Lerne, wie man Risiken in Finanzen und Business analysiert und managt.

Methoden zur Verbesserung der Standortschätzung bei verzerrten Daten und Ausreissern.

Eine Methode, um die besten Variablen für eine klarere Datenanalyse auszuwählen.

Lerne, wie neue Methoden die Vorhersagen für zufällige Ereignisse und Ergebnisse verbessern.

Ein Vergleich von Distanzmassen für eine effektive Clusteranalyse.

Ein klarer Blick darauf, warum das Türwechseln die Gewinnerstrategie ist.

Ein Projekt zur Verbesserung der Umfragevertreter von unterrepräsentierten Gruppen in Ligurien.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Schätzung von sich ändernden Parametern in dynamischen Systemen mithilfe von Echtzeitdaten.

Ein Blick darauf, wie Verwicklungen bei der Gruppierung und Analyse von Daten helfen.

Ein neuer Test zum Vergleichen von Durchschnittswerten in komplexen Datensätzen.

Dieser Artikel behandelt den Majority-of-Three-Algorithmus zur Verbesserung der Lerngenauigkeit.

Ein Blick auf abgeschnittene Gausssche und exponentielle Zufallsvariablen und ihre Auswirkungen.

Dieser Artikel untersucht die eglatent Methode zur Analyse von extremen Ereignissen und deren Faktoren.

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Die Auswirkungen von Matrixperturbationen auf die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen erkunden.

Forschung über polynomielle Funktionen und deren Rolle bei der Annäherung an hochdimensionale gausssche Verteilungen.