Statistik

Neue Methoden verbessern die Schätzungen von Behandlungseffekten in Subgruppen klinischer Studien.

Fortschrittliche Modellierung nutzen, um eine sichere Infrastrukturverwaltung zu gewährleisten.

Diese Studie untersucht, wie sich Teilzeitjobs auf die Mathematikleistungen von Highschool-Schülern auswirken.

Lerne, wie Quantilsregression und MM-Algorithmen die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen verbessern.

Die Analyse zeigt wichtige Muster in der Luftverschmutzung und den Gesundheitsrisiken in ganz Europa.

Ein Rahmen zur Klassifizierung verschiedener Fahrmuster, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Lern, wie verteilte Verzögerungsmodelle die gesundheitlichen Auswirkungen von Temperatur über die Zeit analysieren.

NIRVAR analysiert komplexe Zeitreihen als Netzwerke und verbessert die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert das Lernen aus komplexen Daten mit Wasserstein-Proximalen.

Methoden, um komplexe Daten in klare visuelle Formate zu verwandeln.

Lerne, wie Quantilsregression und MM-Algorithmen die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen verbessern.

Ein Blick darauf, wie sich das Gehirn von Kleinkindern entwickelt und welche Faktoren dieses Wachstum beeinflussen.

Ein neuartiger Ansatz vereinfacht die Parameterschätzung in Modellen, die keine klaren Likelihood-Funktionen haben.

LASPATED hilft dabei, Daten mit Standort- und Zeitaspekten zu analysieren, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein neuer Ansatz, um komplexe soziale Verhaltensweisen mithilfe von Simulationen zu studieren.

Kalibrierung hilft, die Genauigkeit von Modellen zur Verbreitung von Krankheiten zu verbessern, damit bessere Gesundheitsentscheidungen getroffen werden können.

Eine neue Methode verbessert die Datenverarbeitung in der Teilchenphysik, indem sie sich auf Momente konzentriert.

Forschung untersucht, wie man Statistiken schätzen kann, während man die Datenschutzbedürfnisse der Nutzer respektiert.

Ein neues Framework verbessert die prädiktive Modellierung, indem es unterschiedliche Ingenieurdatenquellen zusammenführt.

Dieser Artikel behandelt eine einheitliche Methode zur Bewertung und Verbesserung der Verkehrssicherheit.

AdapTable verbessert die Vorhersagen von Modellen, während sich die Tabellendaten ändern, ohne dass ein erneutes Training nötig ist.

Die Bewertung von Vorurteilen im maschinellen Lernen kann zu faireren Ergebnissen für alle führen.

Neuer Algorithmus verbessert die elliptische Slice-Sampling für truncierte Verteilungen.

Ein Blick auf die Bedeutung von Sub-Weibull-Verteilungen in der Datenanalyse.

Lern, wie sich Netzwerke über die Zeit verändern mit dem Temporalen Konfigurationsmodell.

In diesem Artikel geht's darum, wie man Behandlungseffekte angeht, trotz der Tatsache, dass Teilnehmer nicht mitmachen.

Neue Methoden verbessern die Schätzungen von Behandlungseffekten in Subgruppen klinischer Studien.

Ein Blick darauf, wie die GDID-Methode die kausale Analyse in der Forschung verbessert.

Eine neue Methode verbessert das Lernen aus komplexen Daten mit Wasserstein-Proximalen.

Eine Studie zur Verbesserung von UDA-Methoden durch Evaluation und Verständnis von Datenverschiebungen.

Lern, wie bayesianische Inferenz Überzeugungen mit neuen Beweisen aktualisiert.

Ein Modell, um Regionen nach ähnlichen Gesundheitsrisiken im Laufe der Zeit zu gruppieren.

Ein Verfahren zur detaillierten Signal Analyse über Zeit und Frequenz.

Neue Methoden verbessern das Verständnis des Universums durch Daten zur schwachen Gravitationslinsenwirkung.

Eine Studie darüber, wie Informationen durch soziale Netzwerke mit Gemeinschaftsstrukturen verbreitet werden.

Untersuchen, wie Streuobjekte die Qualität von drahtlosen Signalen in verschiedenen Umgebungen beeinflussen.

Lern, wie Bewegung die drahtlosen Kommunikationssignale und deren Zuverlässigkeit beeinflusst.

Entdecke Strategien, um deine Gewinnchancen in Himmel und Wasser zu verbessern.

Neue Prognosemethoden verbessern die Genauigkeit der Nachfragevorhersage und das Bestandsmanagement.

Ein Leitfaden zum effizienten Formatieren akademischer Einreichungen mit elsarticle.cls.

Neue Methoden verbessern das Vertrauensintervall in der hochdimensionalen Statistik.

Ein Blick auf Sensitivitätstests und deren Einfluss auf die Materialsicherheit.

Ein Werkzeug zur gleichzeitigen Variablenauswahl in bayesianischen Regressionsmodellen.

Ein Blick auf die Bedeutung von Sub-Weibull-Verteilungen in der Datenanalyse.

Die MGMC-Methode verbessert die Effizienz beim Sampling komplexer Gaussscher Verteilungen.

Dieses Papier beschäftigt sich mit der Erstellung von Vertrauensbändern für die Spektraldichte in stationären Zeitreihen.

Erforschung fortgeschrittener Techniken für gleichmässige Stichproben in komplexen geometrischen Formen.

Ein Blick darauf, wie Informationskompression bei Entscheidungen in komplexen Spielumgebungen hilft.