Statistik

Studie zeigt Vorteile der Kombination von NOMA mit doppelt RIS für bessere WLAN-Signale.

Maschinelles Lernen verbessert die Signaldetektion und Kanalschätzung in OFDM-Systemen.

Methoden zur genauen Berechnung von Durchschnitten und Varianzen trotz fehlender Datenpunkte.

Untersuchen, wie die Familiengeschichte die Vorhersagen von Gesundheitsrisiken mit modernen Methoden beeinflusst.

Eine neue Methode, um zu bewerten, wie Spieler Torschancen kreieren.

In diesem Artikel geht's um den Einsatz von RL, um Gesundheitsinterventionen anzupassen.

Ein Blick in den Cox-Prozess und seine Anwendungen bei der Modellierung von Ereignisdaten.

GLASS verbessert die Kommunikation für ALS-Patienten mit Hilfe von Gehirnsignalen.

Hier ist der PX-ECME-Algorithmus für bessere Leistung bei logistischer Regression.

Eine Untersuchung der Leistung des Metropolis-Adjusted Langevin Algorithmus beim Sampling.

Ein Vergleich von HMC und MALA für effizientes Sampling aus komplexen Verteilungen.

Eine neue Methode, um Zeitreihendaten aus einer Frequenzperspektive zu analysieren.

Ein Verfahren für eine bessere Schätzung von Wahrscheinlichkeiten seltener Ereignisse vorstellen.

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.

Eine Untersuchung der Leistung des Metropolis-Adjusted Langevin Algorithmus beim Sampling.

Diese Studie befasst sich mit Fairness bei der Auswahl optimaler Optionen aus verschiedenen Subpopulationen.

BSDE-Gen kombiniert Deep Learning mit BSDEs, um hochwertige Bilder zu erstellen.

Neue Methoden verbessern die Annäherungen an Gausssche neuronale Netze bei verschiedenen Breiten.

Ein Blick darauf, wie stabile Verteilungen die Leistung von tiefen neuronalen Netzwerken beeinflussen.

DiscoVars verbessert die Datenanalyse durch effektive Methoden zur Variablenauswahl.

PriorCVAE beschleunigt die bayesianische Inferenz und erhält dabei wichtige Modellparameter.

Vorstellung verbesserter Methoden zur Datenbewertung in K-Nearest Neighbors.

Neue Methoden verbessern die Vertrauensintervalle für die verallgemeinerte Lorenz-Kurve.

Methoden zur genauen Berechnung von Durchschnitten und Varianzen trotz fehlender Datenpunkte.

Ein neuer Ansatz zur Untersuchung funktionaler Daten unter Berücksichtigung fehlender Antworten.

Zwei innovative Tests verbessern die Analyse von Daten, die auf Hypersphären verteilt sind.

Lern, wie Proxy-Variablen helfen, versteckte kausale Beziehungen in der Forschung zu entdecken.

Neue Methoden verbessern die Erkennung von Verhaltensänderungen für eine bessere Patientenversorgung.

Eine neue Aktivierungsfunktion verbessert die Leistung von neuronalen Netzwerken mit bayesianischen Methoden.

Ein neuer Ansatz, um Faktoren zu erkennen, die die Behandlungsergebnisse im Gesundheitswesen beeinflussen.

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.

Dieser Artikel behandelt eine Methode zur Verbesserung von Schätzungen der Delfinpopulation mit Hilfe fortschrittlicher Techniken.

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

Forscher kombinieren Daten und Strategien für bessere NBA-Vorhersagen.

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

Neue Methoden verbessern die Vertrauensintervalle für die verallgemeinerte Lorenz-Kurve.

Untersuchen von linearen Regressionsmethoden bei hochdimensionalen Daten und korrelierendem Rauschen.

Methoden zur genauen Berechnung von Durchschnitten und Varianzen trotz fehlender Datenpunkte.

Lern, wie Proxy-Variablen helfen, versteckte kausale Beziehungen in der Forschung zu entdecken.

Ein Blick auf den hierarchischen indischen Buffet-Prozess und seine Anwendungen.

Ein neues Rahmenwerk für bessere statistische Inferenz in Forschung und Analyse.

Ein Blick in den Cox-Prozess und seine Anwendungen bei der Modellierung von Ereignisdaten.

Dieser Artikel untersucht das Verhalten von One-Pass-SGD bei wachsendem Dimensionen.