Statistik

Eine detaillierte Analyse der Leistungsentwicklung im ODI-Cricket über 36 Jahre.

Eine Studie stellt ein Modell vor, um die Ausbreitung von COVID-19 in verschiedenen Regionen abzuschätzen.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um die Erkennung von inneren einsamen Wellen in Ozeandaten zu verbessern.

Untersuchung der Kluft zwischen Eliten und der Masse in politischen Diskussionen online.

Verwendung von Genexpressionsdaten, um chemische Auswirkungen auf Gesundheit und Umwelt vorherzusagen.

Analyse von traditionellen und maschinellen Lernmethoden zur Handhabung von fehlenden Daten.

Lern, wie Weingummi-Copulas Vorhersagen bei komplexen Datenbeziehungen verbessern.

Ein flexibler Ansatz zur Analyse komplexer Datensätze mithilfe von Shared Atoms Nested Priors.

Eine neue Methode kombiniert Divide-and-Conquer MCMC mit Diffusionsmodellen für besseres Sampling.

Dieser Artikel bespricht Methoden, um effektiver aus komplexen hochdimensionalen Daten zu sampeln.

Ein neuer Ansatz, um die Interaktionen von Aktien während Marktveränderungen zu verstehen.

Bayes'sche Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenanalyse bei grossen Datensätzen.

Eine neue Methode kombiniert Bayessche Inferenz und maschinelles Lernen für bessere Datenanalyse.

Eine neue Methode zur effizienten Schätzung von bedingten Erwartungen in unsicheren Umgebungen.

Untersuchen, wie Populationsmodelle Familienstammbäume gestalten und genetische Algorithmen beeinflussen.

Neue Techniken in der Stichprobenziehung verbessern die Effizienz in der statistischen Analyse.

Eine neue Methode zur Steigerung der Effizienz in grossen Sprachmodellen durch Pruning vorstellen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit der kausalen Entdeckung in komplexen Datenbeziehungen.

Lerne, wie Mini-Batch SGD das Training von neuronalen Netzwerken und die Merkmalsauswahl verbessert.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Spenderauswahl für die Schätzung von Kausalwirkungen.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von Minimax-Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeit der linearen Regression.

UNHaP erkennt physiologische Ereignisse effektiv, indem es Geräusche von echten Signalen herausfiltert.

Eine neue Methode verbessert die Anleitung in Diffusionsmodellen mit Hilfe von Reinforcement Learning.

Entdecke, wie Routing-by-Memory die MLP-Leistung in Graph-Neuronalen-Netzen verbessert.

Ein tiefer Einblick, wie Unsicherheit Vorhersagen in hierarchischem Modeling beeinflusst.

Verwendung von bayesianischen Methoden zur Verbesserung von Behandlungseffekt-Schätzungen in der medizinischen Forschung.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Spenderauswahl für die Schätzung von Kausalwirkungen.

Hier ist jointLCA, eine Methode, um die Verbindungen von Multiview-Daten besser zu verstehen.

Ein neuer Ansatz verbessert das multimodale Lernen, indem er Ungleichgewichte in der Datenbeitragsverteilung angeht.

Ein bayesianischer Ansatz zur Verbesserung der Variablenwahl in Regressionsmodellen.

Ein Leitfaden zur Optimierung der Subsample-Grösse für eine effiziente Datenanalyse.

Erfahre, wie Cluster-Quilting Herausforderungen im Patchwork-Lernen mit unvollständigen Datensätzen angeht.

Diese Forschung entwickelt Methoden für eine faire Ressourcenverteilung trotz begrenztem Nutzerfeedback.

Ein Blick darauf, wie der Estimand-Rahmen die Analyse von klinischen Studien verbessert.

Ein neuer Ansatz, um komplexe menschliche Verbindungen durch fuzzy Soziale Netzwerk Analyse zu verstehen.

Eine Studie darüber, wie Park-and-Ride Staus und Emissionen reduzieren kann.

Information hat grossen Einfluss auf Entscheidungsprozesse in verschiedenen Bereichen.

Das Benfordsche Gesetz zeigt komische Muster bei den ersten Ziffern in Datensätzen.

Ein Verfahren zur detaillierten Signal Analyse über Zeit und Frequenz.

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

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Lern, wie man vorhersagen kann, wann extreme Wetterbedingungen auftreten können.

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Lern, wie Kernelregression und bayesianisches Updating die Vorhersagen mit neuen Daten verbessern.

Innovative Methoden zur Abholung von Zeitstempeln aus verrauschten dynamischen Daten.

Dieser Artikel stellt Minimax-Quantile vor, um bessere statistische Schätzungen zu erhalten.

Diese Studie untersucht Bayesianische PINNs zur Schätzung von PDE-Parametern aus verrauschten Daten.

Zwei neue Schätzer verbessern die Genauigkeit bei der Analyse von Itemantwortdaten.