Statistik

Die CAP-Methode verbessert die Vorhersagen von Grippeausbrüchen für bessere Reaktionen im Gesundheitswesen.

Wie automatisierte Fahrzeuge das Verkehrsverhalten und das Management verändern.

Ein Blick auf neue Methoden zur Bewertung von Replikationsstudien in der wissenschaftlichen Forschung.

Ein neues Dataset und eine Bibliothek zielen darauf ab, Bildungserlebnisse durch KI zu personalisieren.

Lern, wie lineare Modelle helfen, Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

Ein neues Modell verbessert die Unsicherheitsquantifizierung in nuklearen thermohydraulischen Systemen.

Dieser Artikel beleuchtet, wie Solar-Mini-Netze das Leben auf dem Land in Kenia und Nigeria verbessern.

Erfahre, wie MINTS Lücken in den Schulanmeldedaten schliesst.

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.

Eine kurze Übersicht über MCMC-Stichprobenmethoden und ihre Anwendungen.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von Mikrobiomdaten durch bayesianische Analyse.

Fugenbildung auf der Fahrbahn beeinträchtigt die Verkehrssicherheit und die Langlebigkeit, was bessere Wartungsstrategien nötig macht.

Neue Techniken in der EKG-Analyse zielen darauf ab, die Überwachung der Herzgesundheit zu verbessern.

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

SALSA verbessert die Effizienz bei der Analyse grosser Datensätze in verschiedenen Bereichen.

Forschung zeigt, dass der Einfachheitsbias die Vorhersagen in zufälligen logistischen Karten beeinflusst.

Diese Studie verbessert die Schätzung der Klassenprävalenz mit Hilfe der Kernel-Dichteschätzung.

Ein neuer Schätzer verbessert die Effizienz in nichtparametrischen Regressionsmodellen.

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

Ein neuer Algorithmus verbessert die Regressionsanalyse und legt gleichzeitig Wert auf den Datenschutz.

Ein Blick auf neue Methoden zur Bewertung von Replikationsstudien in der wissenschaftlichen Forschung.

Erkunde alternative Techniken, um Regionen mit hoher Datenwahrscheinlichkeit zu identifizieren.

Lern, wie lineare Modelle helfen, Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

Ein Blick auf halb-bestäti­gende Faktoren­analyse und ihre Vorteile bei der Datenanalyse.

Neue Modellierungstechnik verbessert das Verständnis langfristiger Behandlungseffekte.

MCEM hilft dabei, versteckte genetische Faktoren zu entdecken, die Gesundheit und Krankheit beeinflussen.

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.

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.

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.

Ein Blick auf spektrale Algorithmen und deren Rolle bei Vorhersagen im maschinellen Lernen.

Dieses Papier untersucht Fehlergrenzen in hierarchischen bayes'schen Modellen für hochdimensionale Parameter.

Dieses Papier untersucht die Rolle von AMP in der hochdimensionalen Statistik und konzentriert sich auf spärliche und robuste Regression.