Statistik

Untersuchen, wie Alter und Mutationen myeloproliferative Neoplasien beeinflussen.

Bayesian Emulations verbessern die Entscheidungsfindung bei der Kontrolle von Erdölbohrungen unter Unsicherheit.

Eine Methode, um Überhitzung bei Marine-Motoren unter wechselnden Bedingungen zu erkennen.

Forscher verbessern die Zuverlässigkeitsprüfung von Einweggeräten mit innovativen statistischen Methoden.

Eine Studie über fortgeschrittene Methoden zur Bewertung der Beiträge von Basketballspielern.

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.

Ein neues Framework verbessert das Hypothesentesten in additiven Regressionsmodellen.

Ein Blick auf wichtige Datenpipeline-Tools und ihre Rollen im Datenengineering.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz von MCMC-Sampling durch die Verwendung von Riemannscher Geometrie.

Dieser Artikel diskutiert innovative Methoden für eine bessere statistische Analyse von gruppierten Daten.

Lern, wie Datenaugmentierungsalgorithmen die Datenanalyse und den Modellaufbau verbessern.

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.

Neue Methoden für statistische Tests bei gleichzeitiger Datenprivatsphäre durch föderiertes Lernen.

Neue Ansätze verbessern Steuerungsstrategien für komplexe, nichtlineare Systeme mit zufälligen Merkmalen.

Dieser Artikel untersucht, wie Transformer denken und welche Rolle Notizblätter dabei spielen.

Ein Modell zur Analyse von komplexen Markov-Sprungprozessen mit verrauschten Daten vorstellen.

Datengetriebene Techniken müssen die Privatsphäre schützen und gleichzeitig die besten Optionen identifizieren.

Diese Forschung verbessert die Zuverlässigkeit von Machine-Learning-Modellen durch Kalibrierungs- und Neukalibrierungstechniken.

Lerne, wie verstärkte konforme Vorhersage das Verständnis von Unsicherheit in Modellen verbessert.

Anomalieerkennung verbessert die Sicherheit von Fahrzeugen, indem sie ungewöhnliche Muster in den Daten erkennt.

Eine Studie über die Verringerung von kontrafaktischem Schaden in Entscheidungswerkzeugen.

KI verbessert die Behandlungsoptionen in klinischen Einrichtungen mithilfe von RCT-Daten.

Eine neue Methode macht die Analyse von Ursache-Wirkung-Beziehungen effizienter und leichter handhabbar.

Ein Leitfaden zur Verwendung von Permutationstests für die statistische Analyse in Regressionsmodellen.

Lerne, wie verstärkte konforme Vorhersage das Verständnis von Unsicherheit in Modellen verbessert.

Lerne, wie das Zusammenführen von Datentypen die Forschungsgenauigkeit in verschiedenen Bereichen verbessert.

Neue Ansätze schlagen vor, wie man Unentschieden in Rankings in verschiedenen Bereichen besser handhaben kann.

Neue Techniken verbessern die Analyse genetischer Effekte über mehrere Bedingungen hinweg.

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.

Neue Methoden für statistische Tests bei gleichzeitiger Datenprivatsphäre durch föderiertes Lernen.

Datengetriebene Techniken müssen die Privatsphäre schützen und gleichzeitig die besten Optionen identifizieren.

Ein Blick auf binäre grafische Modelle und ihre Anwendungen in der Neurowissenschaft.

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Ein Überblick über probabilistische grafische Modelle und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Neue Algorithmen verbessern das Sampling aus bekannten und unbekannten Verteilungen für praktische Anwendungen.

Dieser Artikel diskutiert innovative Methoden für eine bessere statistische Analyse von gruppierten Daten.

Entdecke wichtige Schätzer für lineare Regression und ihren Einfluss auf Vorhersagen.