Statistik

Die Analyse zeigt wichtige Muster in der Luftverschmutzung und den Gesundheitsrisiken in ganz Europa.

Ein Rahmen zur Klassifizierung verschiedener Fahrmuster, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Lern, wie verteilte Verzögerungsmodelle die gesundheitlichen Auswirkungen von Temperatur über die Zeit analysieren.

NIRVAR analysiert komplexe Zeitreihen als Netzwerke und verbessert die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Bereichen.

Untersuche den Einfluss von historischen Kontrolldaten in Toxikologiestudien.

Dieser Artikel hebt die Verwendung von Gaussschen Prozessen in der klinischen Forschungsanalyse hervor.

Ein innovativer Ansatz zur Messung des Kinderhandels auf den Philippinen.

Dieser Artikel untersucht Modelle, die Tierbewegungen mit Populationsdaten verbinden.

Ein Blick darauf, wie sich das Gehirn von Kleinkindern entwickelt und welche Faktoren dieses Wachstum beeinflussen.

Ein neuartiger Ansatz vereinfacht die Parameterschätzung in Modellen, die keine klaren Likelihood-Funktionen haben.

LASPATED hilft dabei, Daten mit Standort- und Zeitaspekten zu analysieren, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein neuer Ansatz, um komplexe soziale Verhaltensweisen mithilfe von Simulationen zu studieren.

Kalibrierung hilft, die Genauigkeit von Modellen zur Verbreitung von Krankheiten zu verbessern, damit bessere Gesundheitsentscheidungen getroffen werden können.

Eine neue Methode verbessert die Datenvisualisierung durch effektive Projektionssuche.

Untersuchung der Trends und Auswirkungen der Marktkonzentration im Agrarsektor Europas.

Incertus.jl vereinfacht die Randomisierung für faire klinische Studien über mehrere Behandlungen hinweg.

NeuroSynth erzeugt synthetische MRT-Daten, um Studien zur Gehirngesundheit zu verbessern.

Ein Rahmen zur Klassifizierung verschiedener Fahrmuster, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Untersuchung von differenzieller Privatsphäre in spatiotemporalen Verkehrsdaten zum Schutz der Nutzer.

RINO bietet einen neuen Ansatz, um partielle Differentialgleichungen effizient zu lösen.

Erforschung fortgeschrittener Techniken für gleichmässige Stichproben in komplexen geometrischen Formen.

Erforschen, wie Modelle von Memorisierung zu effektiver Verallgemeinerung übergehen.

Ein neuartiger Ansatz vereinfacht die Parameterschätzung in Modellen, die keine klaren Likelihood-Funktionen haben.

Neue Konfidenzintervalle verbessern die Unsicherheitsabschätzung in statistischen Modellen.

Untersuchung von differenzieller Privatsphäre in spatiotemporalen Verkehrsdaten zum Schutz der Nutzer.

Ein neuartiger Ansatz vereinfacht die Parameterschätzung in Modellen, die keine klaren Likelihood-Funktionen haben.

Eine Studie, die fehlende Daten unter der Annahme von zufälligem Fehlen und latenten zufälligem Fehlen vergleicht.

Lern, wie Bevölkerungsdaten die Vorhersagegenauigkeit in unsicheren Modellen verbessern.

Lern, wie verteilte Verzögerungsmodelle die gesundheitlichen Auswirkungen von Temperatur über die Zeit analysieren.

NIRVAR analysiert komplexe Zeitreihen als Netzwerke und verbessert die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel hebt die Verwendung von Gaussschen Prozessen in der klinischen Forschungsanalyse hervor.

Untersuchung der Trends und Auswirkungen der Marktkonzentration im Agrarsektor Europas.

Ein Verfahren zur detaillierten Signal Analyse über Zeit und Frequenz.

Neue Methoden verbessern das Verständnis des Universums durch Daten zur schwachen Gravitationslinsenwirkung.

Eine Studie darüber, wie Informationen durch soziale Netzwerke mit Gemeinschaftsstrukturen verbreitet werden.

Untersuchen, wie Streuobjekte die Qualität von drahtlosen Signalen in verschiedenen Umgebungen beeinflussen.

Lern, wie Bewegung die drahtlosen Kommunikationssignale und deren Zuverlässigkeit beeinflusst.

Entdecke Strategien, um deine Gewinnchancen in Himmel und Wasser zu verbessern.

Neue Prognosemethoden verbessern die Genauigkeit der Nachfragevorhersage und das Bestandsmanagement.

Ein Leitfaden zum effizienten Formatieren akademischer Einreichungen mit elsarticle.cls.

Dieses Papier beschäftigt sich mit der Erstellung von Vertrauensbändern für die Spektraldichte in stationären Zeitreihen.

Erforschung fortgeschrittener Techniken für gleichmässige Stichproben in komplexen geometrischen Formen.

Ein Blick darauf, wie Informationskompression bei Entscheidungen in komplexen Spielumgebungen hilft.

Dieser Artikel untersucht Bayes-Posterioren in nichtlinearen inversen Problemen aus einer frequentistischen Sicht.

Dieser Artikel untersucht Modelle, die Tierbewegungen mit Populationsdaten verbinden.

Innovative Techniken verbessern die Entfernung von Rauschen aus Bildern mithilfe von gelernten Operatoren.

Lern, wie man Funktionen aus Daten in dynamischen Systemen mit verschiedenen Modellen schätzt.

Neue Modelle verbessern die Schätzmethoden für gewöhnliche Differentialgleichungen mit Hilfe von Beobachtungsdaten.