Statistik

Forscher haben eine Methode vorgestellt, um die Auswirkungen von Behandlungszeitpunkten auf Krankenhausbesuche zu analysieren.

Eine Methode zur Analyse von multidimensionaler Armut auf lokaler Ebene.

Die Studie bewertet bayesische Methoden zur Analyse von Typ-2-Diabetes bei Kindern mit EHR-Daten.

XL-MIMO-Technologie verbessert die Netzwerkqualität in überfüllten Umgebungen.

Studie zeigt Vorteile der Kombination von NOMA mit doppelt RIS für bessere WLAN-Signale.

Maschinelles Lernen verbessert die Signaldetektion und Kanalschätzung in OFDM-Systemen.

Methoden zur genauen Berechnung von Durchschnitten und Varianzen trotz fehlender Datenpunkte.

Untersuchen, wie die Familiengeschichte die Vorhersagen von Gesundheitsrisiken mit modernen Methoden beeinflusst.

Ein Blick auf die Vorteile von VC-wTGS für komplexe Datenanalysen.

Hier ist der PX-ECME-Algorithmus für bessere Leistung bei logistischer Regression.

Eine Untersuchung der Leistung des Metropolis-Adjusted Langevin Algorithmus beim Sampling.

Ein Vergleich von HMC und MALA für effizientes Sampling aus komplexen Verteilungen.

Eine neue Methode, um Zeitreihendaten aus einer Frequenzperspektive zu analysieren.

Ein Verfahren für eine bessere Schätzung von Wahrscheinlichkeiten seltener Ereignisse vorstellen.

Erforschung von bayesianischen Inversionsproblemen und deren Einfluss in verschiedenen Bereichen.

Lerne, wie das hset-Paket die Datensammlung und -verwaltung in R einfacher macht.

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Dieser Artikel bespricht paarweise Rankings und ihre Wirksamkeit in verschiedenen Anwendungen.

Eine neue Methode, um SAGE-Werte effizienter zu berechnen, indem man kausale Strukturlernen nutzt.

Die Fiedler-Regularisierung verbessert die Leistung von neuronalen Netzen, indem sie Überanpassung effektiv angeht.

Ein Blick auf adaptive Methoden zur Identifizierung von Problemen in IoT-Geräten.

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Strategien zur Verbesserung der Modellleistung bei unausgeglichenen Datensätzen.

OFTET kombiniert traditionelle und maschinelle Lernmethoden für zuverlässige Vorhersagen von Zeitreihen.

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Dieser Artikel beleuchtet, wie historische Daten die Wirksamkeit von HIV-Behandlungen einschätzen können.

Eine Methode zur Analyse von multidimensionaler Armut auf lokaler Ebene.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um Shapley-Effekte effizient mit BART zu berechnen.

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Neue Methoden verbessern die Vertrauensintervalle für die verallgemeinerte Lorenz-Kurve.

Methoden zur genauen Berechnung von Durchschnitten und Varianzen trotz fehlender Datenpunkte.

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Eine Methode, um spezifische Ergebnisse mit relevanten vergangenen Daten vorherzusagen.

Ein neues Rahmenwerk für bessere statistische Inferenz in Forschung und Analyse.

Ein frischer Ansatz verbessert die Signalsuche in lauten Umgebungen mit begrenzten Daten.

Dieser Artikel behandelt eine Methode zur Verbesserung von Schätzungen der Delfinpopulation mit Hilfe fortschrittlicher Techniken.

Erforsche eine neue Methode zur Analyse von Behandlungseffekten über die Zeit.

Forscher kombinieren Daten und Strategien für bessere NBA-Vorhersagen.

Die Genauigkeit von Gesundheitsdaten während der COVID-19-Pandemie analysieren.

Ein Blick auf die Bedeutung und Herausforderungen von ECMWF-Reanalyse-Daten.

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Untersuchen von linearen Regressionsmethoden bei hochdimensionalen Daten und korrelierendem Rauschen.

Methoden zur genauen Berechnung von Durchschnitten und Varianzen trotz fehlender Datenpunkte.

Lern, wie Proxy-Variablen helfen, versteckte kausale Beziehungen in der Forschung zu entdecken.

Ein Blick auf den hierarchischen indischen Buffet-Prozess und seine Anwendungen.

Ein neues Rahmenwerk für bessere statistische Inferenz in Forschung und Analyse.

Ein Blick in den Cox-Prozess und seine Anwendungen bei der Modellierung von Ereignisdaten.