Statistik

Eine neue Methode verbessert Schätzungen, indem sie negative Kontrollen nutzt, um verborgene Verzerrungen zu bekämpfen.

Diese Arbeit behandelt die Generierung von synthetischen Daten mithilfe von differentieller Privatsphäre für ökonomische Studien.

Forschung zeigt, wie wichtig PSA-Überwachung für die Salvage-Therapie bei Prostatakrebs ist.

Untersuchung von neuronalen Verbindungen durch Bi-Clustering-Methoden.

Eine umfassende Studie über die Auswirkungen von Niederschlägen in den Westghats im südlichen Indien über ein Jahrhundert.

Eine Studie zur Messung des Energieverbrauchs von Aufzügen für bessere Wartungspraktiken.

Ein neues Modell schätzt die Gesamtzahl der Infektionen anhand von Mobilitätsdaten und demografischen Faktoren.

Neue Methode mit neuronalen Netzen verbessert die Rauhigkeitsabschätzung in SAR-Bildern.

Ein neues Modell verbessert Geninteraktionsstudien mit Hilfe von zusätzlichen Variablen.

Lerne, wie du Vorurteile bei der Modellauswahl vermeiden kannst.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der komplexen Datenanalyse mit gewichteten Riesz-Teilchen.

Neue Methoden zur zuverlässigen Analyse von Herzkrankheitsdaten erkunden.

Eine Studie zur Verbesserung von Medikamentenvorhersagemodellen für bessere Krebstherapien.

MELAGE hilft Ärzten und Forschern dabei, Gehirnbilder zu analysieren, um bessere Diagnosen zu stellen.

Diese Studie verbessert die Spektroskopiemethoden für eine bessere Analyse von Milchprodukten.

Eine neue Methode zum effektiven und effizienten Clustern grosser Datensätze.

Ein neues Verfahren verbessert Deep Learning Modelle auf FPGAs für schnellere Verarbeitung.

Entdecke, wie robuste Machine-Learning-Modelle mit unterschiedlichen Datenquellen umgehen, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Eine Methode zur genauen Datenschätzung durch Geräte-Zusammenarbeit.

Ein Blick darauf, wie Faktoren sich über die Zeit gegenseitig beeinflussen.

BETULA verbessert das hierarchische Clustering und macht es schneller und effizienter.

Dieser Artikel behandelt die Verwendung von Diffusionsmodellen mit diskreten Daten über das Wahrscheinlichkeits-Simplex.

Wir stellen COPS vor, eine Methode für effizientes Training von Deep Learning-Modellen mit weniger Daten.

Maschinen lernen von Experten, um sich an unvorhersehbare Umgebungen anzupassen.

Neuer spektraler Ansatz verbessert multivariate Matérn-Modelle für die Analyse räumlicher Daten.

Entdecke, wie robuste Machine-Learning-Modelle mit unterschiedlichen Datenquellen umgehen, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Eine neue Methode verbessert Schätzungen, indem sie negative Kontrollen nutzt, um verborgene Verzerrungen zu bekämpfen.

Ein näherer Blick auf Kausalität und deren Messung in der Beobachtungsforschung.

Bayessche Methoden verändern, wie klinische Studien frühere Daten nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Ein genauerer Blick auf die Effektgrösse in der Analyse der Schülerleistungen.

Ein Blick darauf, wie Faktoren sich über die Zeit gegenseitig beeinflussen.

Der Radon-Kolmogorov-Smirnov-Test verbessert die Zwei-Stichproben-Tests in der Statistik mit Hilfe von neuronalen Netzen.

Neuer spektraler Ansatz verbessert multivariate Matérn-Modelle für die Analyse räumlicher Daten.

Erkunde verschiedene Methoden im kausalen Modellieren und ihre Bedeutung für die Forschung.

Die Erkundung geometrischer Perspektiven auf Korrelationsmatrizen für tiefere Einblicke.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode zur Auswahl des Radius bei komplexen Datenanalysen vor.

Verstehen der Komplexität und Lösungen in der geospatialen Datenanalyse.

Untersuchen, wie Teile miteinander interagieren, um neue Ergebnisse in komplexen Systemen zu erzeugen.

PORTSEA fördert extreme Wertstatistiken und beeinflusst verschiedene Bereiche und die Bildung.

Dieser Artikel untersucht, wie Gamification das Engagement der Schüler in umgedrehten Klassenzimmern steigert.

Neuer spektraler Ansatz verbessert multivariate Matérn-Modelle für die Analyse räumlicher Daten.

Lern, wie bayesianische Methoden die Vorhersagegenauigkeit bei unsicheren Ergebnissen verbessern.

Eine Studie zur Identifizierung der besten Option bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datensicherheit.

Lerne, wie robuste Tensorzerlegung die Datenanalyse trotz Rauschen und Ausreissern verbessert.

Dieser Artikel untersucht die Power-Variationen in stochastischen Prozessen, die von fraktionaler Brownscher Bewegung beeinflusst werden.

Lern, wie maschinelles Lernen bei unbekannten Daten funktioniert.

Erforschen der Auswirkungen von lokalen Abweichungen und Funktionen auf QMC-Techniken.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagezuverlässigkeit trotz falscher Datenbeschriftung.