Statistik

Ein Blick darauf, wie historische Daten Entscheidungen bei klinischen Studien beeinflussen.

Neue Methoden verbessern die Variablenauswahl für eine bessere Vorhersagegenauigkeit in Modellen.

Untersuchen, wie Gesundheits- und Wellness-Coaching das Herz und das mentale Wohlbefinden beeinflusst.

Neue Modelle verbessern die Vorhersage der Auswirkungen extremer Wetterbedingungen auf die Ozeanbedingungen.

Maschinelles Lernen nutzen, um die Diagnose von Blinddarmentzündungen bei Kindern durch Ultraschallbilder zu verbessern.

Multi-View-Clustering verbessert die Patienteneinstufung und die Anpassung von Behandlungen in der medizinischen Forschung.

Diese Studie untersucht die Dynamik der Spieler im Fussball mithilfe von fortschrittlichen Tracking-Daten.

Ein Blick darauf, wie Rauchen die Gesundheitskosten durch Gesundheitsmediatoren beeinflusst.

Ein Leitfaden zu spatio-temporalen Punktprozessen und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

CUSP-Prioren verbessern die bayesianische Faktorenanalyse, indem sie die Modellkomplexität steuern.

Neue Probenahmetechniken verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei der Analyse komplexer versteckter Systeme.

Ein neuer Ansatz zur Risikomanagement bei Investitionen, der sich auf pessimistische Ergebnisse konzentriert.

Ein statistischer Ansatz, um zwei verwandte Anteile effektiv zu managen.

Dieser Artikel untersucht den Delaunay-Rips-Komplex zur Analyse komplexer Daten im Machine Learning.

EZtune macht das Hyperparameter-Tuning für Machine-Learning-Modelle einfacher und hilft dabei, die Genauigkeit zu verbessern.

Ein neuer Ansatz, um die Leistung von prädiktiven Modellen schnell und genau zu schätzen.

KI-Systeme bei Jobempfehlungen müssen fair und unvoreingenommen sein.

Lerne, wie Kalibrierung die Vorhersagen zur Behandlungseffektivität im Gesundheitswesen verbessert.

Die Kombination von U-Statistiken mit wichtigkeitsgewichteter variationaler Inferenz verbessert die Schätzungszuverlässigkeit.

Forschung zu Fortschritten bei der Erstellung synthetischer Bilder, während die Privatsphäre persönlicher Daten geschützt wird.

Dieses Papier behandelt die natürliche Gradienten-Hybridvariationsinferenz für komplexe Modelle.

Ein neuer Ansatz, um Entscheidungen in ressourcenknappen Umgebungen zu optimieren.

Eine neue Perspektive, die Informationstheorie zu nutzen, um die Leistung von Algorithmen auf unbekannten Daten zu bewerten.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Lösung komplexer Least-Squares-Probleme.

Ein Blick darauf, wie historische Daten Entscheidungen bei klinischen Studien beeinflussen.

Selbstnormalisierung verbessert die Analyse von abhängigen Werten in statistischen Modellen.

Neue Methoden verbessern die Variablenauswahl für eine bessere Vorhersagegenauigkeit in Modellen.

Ein Leitfaden zu spatio-temporalen Punktprozessen und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Analyzing Beziehungen zwischen Gruppen von Zufallsvariablen für bessere Einsichten.

Ein neuartiger Ansatz mit neuronalen Netzwerken für bessere Vorhersagen der Wasserstände.

Lerne, wie Kalibrierung die Vorhersagen zur Behandlungseffektivität im Gesundheitswesen verbessert.

Neue Methode unterscheidet zwischen Veränderungen bei wirtschaftlichen Faktoren und Datenreaktionen.

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.

Analyzing Beziehungen zwischen Gruppen von Zufallsvariablen für bessere Einsichten.

In diesem Artikel geht's um das neu entfachte Interesse an fiduzialer Inferenz mit allgemeinen Methoden.

Eine Studie darüber, wie Typhus verbreitet wird, mithilfe von statistischen Modellen.

Untersuchung von Methoden zur Analyse von Unterschieden in Datenverteilungen mithilfe von E-Variablen.

Entdecke die Eigenschaften und Anwendungen von regulären Simplex-Tensoren in der Optimierung.

Lern, wie negative Kontrollen die Zuverlässigkeit bei Hypothesentests verbessern.

Erforschen, wie Barycenter helfen, das Datenkonzentration in komplexen Räumen zu verstehen.

Ein Blick auf spärlich bestrafte tiefe neuronale Netze und deren Anwendungen.