Statistik

Ein neues Verfahren nutzt EHRs, um das Krebsrisiko bei Patienten besser vorherzusagen.

Die Bedeutung der Biodiversität und ihren Einfluss auf Ökosysteme erkunden.

Ein Blick auf eine Methode, um Ursache und Wirkung über die Zeit zu identifizieren.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, die Knotenauswahl für zwei-dimensionale funktionale Daten zu optimieren.

Die Rolle von RDS untersuchen, um schwer erreichbare Menschenhandelsgruppen zu erforschen.

Ein neues Modell nutzt ECG-Daten, um das Risiko für Vorhofflimmern effektiv vorherzusagen.

Ein Softwaretool hilft Forschern dabei, extreme Wetterereignisse und deren Auswirkungen zu untersuchen.

Das Verstehen der Krankheitsphasen hilft bei effektiven Reaktionen im Gesundheitswesen.

Eine Übersicht über Bayessche neuronale Netzwerke und ihre Wichtigkeit in der KI.

Wie Bayessche Statistik dabei hilft, experimentelle Daten in der Physik zu analysieren.

Innovative Techniken verbessern die Analyse von stochastischen Differentialgleichungen und deren Unsicherheit.

Eine frische Methode für genauere Schätzung und Verwaltung von Kreditrisiken.

Neue Modellierungstechnik verbessert das Verständnis langfristiger Behandlungseffekte.

Ein Blick auf den EM-Algorithmus und seine Monte-Carlo-Anpassung zum Umgang mit fehlenden Daten.

Neue Methoden verbessern die Stichprobenahme aus komplexen Verteilungen für genaue Schätzungen.

Eine neue Methode für schnellere Netzwerk-Analyse und -Rekonstruktion.

Neue Methoden verbessern die Schätzung der Behandlungsergebnisse für personalisierte Gesundheitsversorgung.

Die Bedeutung von Feature-Normalisierung in nicht-kontrastiven Lern-Dynamiken erkunden.

Dieses Papier behandelt Methoden zur Reduzierung von Bias in der Datenanalyse.

Neue Methode verbessert Vorhersagen mit Gaussschen Prozessen bei unbekannten Datenstrukturen.

MPHD verbessert die Bayesian-Optimierung, indem es Wissen aus verschiedenen Bereichen nutzt, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Die Kombination von maschinellem Lernen und OFDFT verbessert die Effizienz und Genauigkeit der molekularen Analyse.

SFAVEL bietet einen selbstüberwachten Ansatz für automatisiertes Faktenprüfen.

Dieser Artikel untersucht, wie Symmetrien das Lernverhalten von neuronalen Netzen beeinflussen.

Die Bedeutung der Biodiversität und ihren Einfluss auf Ökosysteme erkunden.

Ein Blick auf eine Methode, um Ursache und Wirkung über die Zeit zu identifizieren.

Ein Blick auf die Rolle der Sensitivitätsanalyse in Beobachtungsstudien.

Neue Methoden verbessern die Schätzung der Behandlungsergebnisse für personalisierte Gesundheitsversorgung.

Eine neue Methode zur effektiven Messung der Werreichweite.

Ein Softwaretool hilft Forschern dabei, extreme Wetterereignisse und deren Auswirkungen zu untersuchen.

Neue adaptive Methode verbessert die Fairness bei der Behandlungszuweisung in SMART-Studien.

Eine neue Methode verbessert die Auswahl lokaler Variablen für bessere wissenschaftliche Erkenntnisse.

Die Erkundung geometrischer Perspektiven auf Korrelationsmatrizen für tiefere Einblicke.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode zur Auswahl des Radius bei komplexen Datenanalysen vor.

Verstehen der Komplexität und Lösungen in der geospatialen Datenanalyse.

Untersuchen, wie Teile miteinander interagieren, um neue Ergebnisse in komplexen Systemen zu erzeugen.

PORTSEA fördert extreme Wertstatistiken und beeinflusst verschiedene Bereiche und die Bildung.

Dieser Artikel untersucht, wie Gamification das Engagement der Schüler in umgedrehten Klassenzimmern steigert.

Eine neuartige Analysemethode verbessert das Verständnis von chronischen Krankheiten und Gesundheitsfaktoren.

Untersuchung des Einflusses akademischer Fähigkeiten auf die Immatrikulation an Universitäten in Italien.

Neue Methoden verbessern die Schätzung der Behandlungsergebnisse für personalisierte Gesundheitsversorgung.

Eine Übersicht über Bayessche neuronale Netzwerke und ihre Wichtigkeit in der KI.

Erforschung von statistischen Depth-Methoden für fuzzy Daten und deren Anwendungen.

Untersuchen, wie zufällige Mengen und Glaubensfunktionen die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen beeinflussen.

Forschung zeigt Insights zu Daten mit vielen Merkmalen und Abhängigkeiten.

Untersuchung der Stichprobenkomplexität in der stochastischen Programmierung mit schwerfälligen Verteilungen.

Dieses Verfahren vereinfacht die Schätzung von log-konvexen Dichten mit unabhängigen Komponenten.

Die Komplexitäten und Strategien für das Lernen von neuronalen Netzen bei verschiedenen Datentypen untersuchen.