Statistik

Eine Methode, um Trends in funktionalen Daten durch Clustering und Segmentierung sichtbar zu machen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen zur Aktienvolatilität mit Hilfe von Netzwerk-Analyse.

Ein Blick darauf, wie Sparse Dynamische Faktorenmodelle komplexe Datenanalysen vereinfachen.

Ein Blick auf die ständigen, unwillkürlichen Bewegungen unserer Augen.

Wir stellen +msRNAer vor, ein Tool, um die Ausbreitung von COVID-19 besser zu verstehen.

Neue Forschungen zeigen, dass das Gelände die Wandergeschwindigkeit auf bedeutsame Weise beeinflusst.

Ein neues Simulations-Framework für besseres Beschaffungswesen in der Logistik.

Diese Forschung zeigt, wie die Gehirnvernetzung das soziale Denken und individuelle Unterschiede beeinflusst.

Eine Methode, um Trends in funktionalen Daten durch Clustering und Segmentierung sichtbar zu machen.

Waywiser vereinfacht die Bewertung von räumlichen Modellen für zuverlässige Vorhersagen.

Lern was über Hamiltonian Monte Carlo und seine Rolle beim Sampling von komplexen Verteilungen.

Ein Blick auf verallgemeinerte lineare Mischmodelle und ihre Anwendungen.

Eine neue Methode analysiert Faktoren, die plötzlichen Herztod beeinflussen, mithilfe grosser Gesundheitsdaten.

Ein Blick auf streng stabile Gesetze und ihren Einfluss auf Wahrscheinlichkeitsfunktionen.

Sparse DFMs klären Datenbeziehungen für bessere wirtschaftliche Erkenntnisse.

Eine neue Methode für bayesianische Inferenz mit Partikeldynamik für komplexe Daten.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Analyse genetischer Einflüsse auf Metaboliten.

Neues Modell integriert Knoteneigenschaften für bessere Gemeinschaftserkennung in Netzwerken.

Eine Studie zeigt, wie Inkompetenzwerte die Zuverlässigkeit von Modellen in unvorhersehbaren Datenumgebungen erhöhen können.

Eine Methode, um Trends in funktionalen Daten durch Clustering und Segmentierung sichtbar zu machen.

Ein neues Framework für bessere Datenanalyse und Vorhersagen.

Ein tiefer Einblick in die Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit von Modellen durch NCP.

Diese Studie zeigt Muster in den Geräuschen von Pottwalen und deren mögliche Bedeutungen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen in der Multi-Response-Regression, was für verschiedene Bereiche wichtig ist.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit der Variablenauswahl in Studien mit hochdimensionalen Daten.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Analyse genetischer Einflüsse auf Metaboliten.

Dieser Artikel behandelt neue Techniken zur Modellierung komplexer Systeme mit GH-Prozessen.

Eine neue Methode verbessert die Zuverlässigkeit der statistischen Analyse trotz Modellfehlerspezifikation.

Eine Methode, um Trends in funktionalen Daten durch Clustering und Segmentierung sichtbar zu machen.

Ein neues Framework für bessere Datenanalyse und Vorhersagen.

Dieser Artikel bespricht Methoden zur Bewertung der Wirksamkeit von Vakzinen gegen verschiedene Virusvarianten.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen in der Multi-Response-Regression, was für verschiedene Bereiche wichtig ist.

Überprüfung der Zuverlässigkeit und Validierung von Einflussfunktionen in Deep-Learning-Modellen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen durch detaillierte Datengenerierung.

Eine Diskussion über die Zusammenführung statistischer Ansätze für eine bessere Datenanalyse.

Ein neuer Ansatz zeigt individuelle Unterschiede in den Behandlungseffekten des Programms.

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

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.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Analyse genetischer Einflüsse auf Metaboliten.

Eine neue Methode verbessert die Zuverlässigkeit der statistischen Analyse trotz Modellfehlerspezifikation.

Die Neural Frailty Machine verbessert Vorhersagen in der Überlebensanalyse in verschiedenen Bereichen.

Ein Überblick über SFDEs und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel behandelt die Verbesserung der Entscheidungsfindung in Mensch-Sensor-Systemen mithilfe der Quantenentscheidungstheorie.

IPNN bietet eine neue Möglichkeit, Daten effektiv zu klassifizieren und zu clustern.

Ein Überblick über die QML-Schätzung und ihre Anwendungen in Faktormodellen.

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Verzerrung und mittlerer absoluter Abweichung in statistischen Schätzern.