Statistik

Forschung zu Organ-Netzwerken zeigt neue Infos über die Gehirnentwicklung.

Eine Studie zur Vorhersage von Top-Basketball-Aufstellungen mithilfe von Spielerstatistiken.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um wirtschaftliche Interaktionen während finanzieller Stresssituationen besser zu verstehen.

Methoden erkunden, um die Vorhersagen von Random Forest in räumlichen Studien zu verbessern.

Investmentfirmen nutzen Machine Learning für Handelsstrategien im chinesischen Terminmarkt.

Die Bewertung der Übersetzungsgenauigkeit durch menschliche Evaluation und Interrater-Zuverlässigkeit.

Dieser Artikel untersucht, warum Wettervorhersagen in den USA unterschiedlich genau sind.

Eine Studie zur Anwendung der Birnbaum-Saunders-Verteilung für bessere Schätzungen der Ermüdungslebensdauer.

R's neue Farb-Funktionen verbessern die Datenvisualisierung für mehr Klarheit und Zugänglichkeit.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung statistischer Modelle gegenüber schiefen Verteilungen.

Rang hilft Forschern dabei, ihre Rechenumgebungen zu dokumentieren und nachzustellen, damit sie genau analysieren können.

Neue nicht-diagonale Metriken verbessern die Bayessche Inferenz für neuronale Netze.

Eine Studie zur Anwendung der Birnbaum-Saunders-Verteilung für bessere Schätzungen der Ermüdungslebensdauer.

Die Analyse der zufälligen Verbindungen in Erdős-Rényi-Netzwerken zeigt interessante Einsichten ins Netzwerkverhalten.

Eine neue Bayes’sche Methode für bessere Vorhersagen mit Co-Daten in der klinischen Forschung.

Dieser Artikel untersucht Techniken zur Bewertung der Leistung von räumlichen Datenmodellen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Vorhersagen fehlender Netzwerkverbindungen.

Methoden untersuchen, um kleine Gruppen in grossen Netzwerken zu finden.

Ein Überblick über PAC-Lernen und seine Anwendungen in der Algorithmusentwicklung.

Erforsche, wie die sequentielle Wahrscheinlichkeitszuweisung bei genauen Vorhersagen in verschiedenen Bereichen hilft.

Methoden erkunden, um die Vorhersagen von Random Forest in räumlichen Studien zu verbessern.

Erforschen, wie Symmetrie die Leistung von neuronalen Netzwerken in verschiedenen Aufgaben verbessert.

Ein Blick auf kontrastives Lernen und seine Auswirkungen auf maschinelles Lernen.

Ein neuer Ansatz verbessert maschinelles Lernen, indem er Lie-Gruppen in bayessche Methoden integriert.

Ein Blick darauf, wie individuelle Eigenschaften das Timing von Events in verschiedenen Bereichen beeinflussen.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung statistischer Modelle gegenüber schiefen Verteilungen.

Untersuchen, wie mechanische Systeme als Hash-Tools durch Lastantwort funktionieren können.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um wirtschaftliche Interaktionen während finanzieller Stresssituationen besser zu verstehen.

Ein neues Modell verbessert die Datenanalyse in Crossover-Studien mit schiefen Antworten.

Vorwissen in Gamma-Regressions nutzen, um Schätzungen bei komplexen Datenanalysen zu verbessern.

Ein neues Modell verbessert die Zuverlässigkeitsbewertung in der Gesundheitsforschung.

Die Grenzen der d-Separation in Methoden zur ursächlichen Entdeckung erkunden.

Überprüfung der Zuverlässigkeit und Validierung von Einflussfunktionen in Deep-Learning-Modellen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen durch detaillierte Datengenerierung.

Eine Diskussion über die Zusammenführung statistischer Ansätze für eine bessere Datenanalyse.

Ein neuer Ansatz zeigt individuelle Unterschiede in den Behandlungseffekten des Programms.

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.

Eine neue Methode verbessert die Parameterschätzung in genetischen Modellen.

Erforschen, wie man einen wichtigen Knoten in komplexen Netzwerken finden kann.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung statistischer Modelle gegenüber schiefen Verteilungen.

Methoden untersuchen, um kleine Gruppen in grossen Netzwerken zu finden.

Ein Überblick über quasirandom Permutationen und ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Ein neues Modell verbessert die Zuverlässigkeitsbewertung in der Gesundheitsforschung.

Neue Algorithmen verbessern die Entscheidungsfindung in Umgebungen mit extremen Belohnungen.

Eine neue Methode verbessert die Effektivität von PCA in verrauschten und schlecht konditionierten Datenumgebungen.