Statistik

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.

Innovative Methoden zur Abholung von Zeitstempeln aus verrauschten dynamischen Daten.

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 neuartige Technik, die Elektrostatik für eine bessere Datenerfassung und Schätzung verwendet.

Lern, wie Gradient Clipping das Training von Machine Learning Modellen stabilisiert.

Neue Methoden verbessern die Ableitung von Materialeigenschaften in der Mechanik und der medizinischen Bildgebung.

Entdecke, wie synthetische Daten Einzelhändlern helfen, die Privatsphäre der Kunden zu schützen und gleichzeitig Einblicke zu gewinnen.

Ein neuer Ansatz für effiziente Partikelkollisionssimulationen mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

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

Erforschung von Datenschutzrisiken bei synthetischen Daten und Einführung des Datenplagiatsindex.

Federated Learning verbessert die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Patientendaten.

Eine neue Methode kombiniert bayesianische Vorhersagen und Vine-Copulas für eine verbesserte Datenanalyse.

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.

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

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

Ein neuer Ansatz, um kausale Effekte in Behandlungsstudien mit kontinuierlichen Variablen zu verstehen.

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

Eine neue Methode verbessert das Datenmodellieren in Bereichen mit begrenzten Informationen.

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.

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

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.

Erkunde, wie das stochastische Blockmodell dabei hilft, Gemeinschaften in Netzwerken zu identifizieren.

Lern, wie man ungewöhnliche Muster in Zeitreihendaten mit Markov-Tiefe identifiziert.