Statistik

Erforsche eine neue Methode zur Analyse von Behandlungseffekten über die Zeit.

Untersuchung von Vorurteilen in der Luftqualitätsüberwachung und deren Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit.

Die Analyse von Trends beim Speedrunning und maschinellem Lernen zeigt, wie die Rekorde verbessert werden.

Ein Überblick über Methoden zur Schätzung von Methanemissionen und deren Auswirkungen.

Untersuchung eines nutzerorientierten Ansatzes zum Management von Social-Media-Inhalten.

Die Analyse des Fahrverhaltens durch Telematikdaten liefert Erkenntnisse zur Risikobewertung von Versicherungen.

Die Genauigkeit von Gesundheitsdaten während der COVID-19-Pandemie analysieren.

Dieser Artikel stellt neue Methoden zur Analyse von MRI-Daten und dem Fortschritt von Alzheimer vor.

Erforschung von bayesianischen Inversionsproblemen und deren Einfluss in verschiedenen Bereichen.

Lerne, wie das hset-Paket die Datensammlung und -verwaltung in R einfacher macht.

Eine neue Methode verbessert die Auswahl von Daten-Spalten für bessere Analysen.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Analyse von gesundheitsbezogenen Datensätzen.

Erforsche, wie Tiefenfunktionen die statistische Analyse und das Verständnis von Datenverteilungen verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Zwei-Stichproben-Tests trotz versteckter Unterschiede.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode vor, um Designräume in Biopharmazeutika zu definieren.

tmfast beschleunigt die Themenmodellierung und hilft Forschern, Textdaten effektiv zu analysieren.

Dieser Artikel untersucht, wie die Wahl des Kerns die Genauigkeit der Modalabschätzung in der Statistik beeinflusst.

Lerne, wie neuronale Netzwerke funktionieren und wo sie in verschiedenen Bereichen angewendet werden.

Eine neue Methode, um das Lernen aus noisydaten im maschinellen Lernen zu verbessern.

Erforschen, wie Multicalibration Fairness bei KI-Vorhersagen verbessert.

Techniken vorstellen, um Entscheidungen in unsicheren Situationen zu verbessern.

Neue Methoden verbessern das Lernen in neuronalen Netzen mit verrauschten Daten.

SILVR macht die Erstellung neuer Medikamentenkandidaten mit maschinellem Lernen und bekannten Fragmenten einfacher.

Ein Überblick über das Wachstum der bayesianischen Berechnung und ihre Integration in das maschinelle Lernen.

Dieser Artikel betrachtet, wie Schätzungen zur Grösse von Patientengruppen die Fehlerquoten in klinischen Studien beeinflussen.

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Untersuchung von Dienstleistungen nach der Entlassung, um Krankenhausrückkehrer zu verhindern.

Bildungsunterstützung durch adaptive Interventionen und effektive Analysemethoden individuell anpassen.

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Ein Blick darauf, wie man Risiken in der Fehlersuche durch fortgeschrittene statistische Methoden managt.

Neue Methoden verbessern die Bildklarheit und bewerten die Unsicherheit in der medizinischen Bildgebung.

Eine neue Methode zur Kontrolle von Fehlern in der Mediationsanalyse und anderen Forschungen.

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Forscher kombinieren Daten und Strategien für bessere NBA-Vorhersagen.

Die Genauigkeit von Gesundheitsdaten während der COVID-19-Pandemie analysieren.

Lockdowns haben zu mehr Todesfällen und höheren Kosten bei der Brustkrebsbehandlung geführt.

Ein praktischer Leitfaden zur Saltbox-Dach-Wahrscheinlichkeitsverteilung und deren Anwendungen.

Die Forschung untersucht, wie lokale Interaktionen komplexe Systeme mit Bilddaten vereinfachen können.

Dieser Artikel untersucht interventionalen Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Rolle in der Kausalität.

Wie zu viele Messungen die Sicherheit in Projekten in die Irre führen können.

Ein Blick auf die Schätzung von Datenverteilungen, die von Rauschen betroffen sind.

Erkunde die schief-normalverteilung und ihren Einsatz in der Datenanalyse.

Diese Arbeit untersucht die einheitliche Konsistenz von spektralen Einbettungen in verschiedenen Anwendungen.

Ein Blick darauf, wie generalisiertes BART die Datenanalysemethoden verbessert.

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Neuere Methoden verbessern die Schätzgenauigkeit in verschiedenen Bereichen durch fortschrittliche Filtertechniken.

Erforschung von MAP-Schätzern in der bayesianischen Analyse inverser Probleme.

GGLM geht Datenabhängigkeiten an, um bessere Einblicke in komplexe Situationen zu bekommen.