Statistik

Diese Studie analysiert die Veränderungen beim Pendeln in Atlanta während COVID-19.

NBA2Vec verändert, wie wir die Leistung von NBA-Spielern über traditionelle Statistiken hinaus analysieren.

Ein Blick darauf, wie historische Daten Entscheidungen bei klinischen Studien beeinflussen.

Neue Methoden verbessern die Variablenauswahl für eine bessere Vorhersagegenauigkeit in Modellen.

Untersuchen, wie Gesundheits- und Wellness-Coaching das Herz und das mentale Wohlbefinden beeinflusst.

Neue Modelle verbessern die Vorhersage der Auswirkungen extremer Wetterbedingungen auf die Ozeanbedingungen.

Maschinelles Lernen nutzen, um die Diagnose von Blinddarmentzündungen bei Kindern durch Ultraschallbilder zu verbessern.

Multi-View-Clustering verbessert die Patienteneinstufung und die Anpassung von Behandlungen in der medizinischen Forschung.

RNNC bietet eine effiziente Analyse von Satellitendaten, die Genauigkeit und Geschwindigkeit verbessert.

Ein Leitfaden zu spatio-temporalen Punktprozessen und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

CUSP-Prioren verbessern die bayesianische Faktorenanalyse, indem sie die Modellkomplexität steuern.

Neue Probenahmetechniken verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei der Analyse komplexer versteckter Systeme.

Ein neuer Ansatz zur Risikomanagement bei Investitionen, der sich auf pessimistische Ergebnisse konzentriert.

Ein statistischer Ansatz, um zwei verwandte Anteile effektiv zu managen.

Dieser Artikel untersucht den Delaunay-Rips-Komplex zur Analyse komplexer Daten im Machine Learning.

EZtune macht das Hyperparameter-Tuning für Machine-Learning-Modelle einfacher und hilft dabei, die Genauigkeit zu verbessern.

Techniken, um wichtige Merkmale in komplexen Datensätzen zu identifizieren, sind unerlässlich.

Eine neue Methode zur Verwaltung von Systemen mit Verzögerungen und unregelmässiger Datenerfassung.

SCS hilft dabei, rauszufinden, welche Patienten von Behandlungen profitieren, und verbessert die Versorgung.

Lern was über UST, eine Methode um Daten mit verschiedenen Gesamtmassen in Grafiken zu vergleichen.

Forschung zu schnelleren Aufmerksamkeitsberechnungen verbessert die Effizienz von Sprachmodellen.

Lasso hilft, wichtige Daten in komplexen Datensätzen zu finden.

Ein Blick auf die Methoden und Theorien hinter dem Set-zu-Set-Abgleich.

KI-Systeme bei Jobempfehlungen müssen fair und unvoreingenommen sein.

SCS hilft dabei, rauszufinden, welche Patienten von Behandlungen profitieren, und verbessert die Versorgung.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen für die Solarenergieproduktion.

Die Integration von L2O-Transformationen und grafischen Modellen verbessert die Parameterschätzung in SEMs.

Forscher kombinieren Studien, um Behandlungen besser auf einzelne Personen abzustimmen.

Ein Blick darauf, wie historische Daten Entscheidungen bei klinischen Studien beeinflussen.

Selbstnormalisierung verbessert die Analyse von abhängigen Werten in statistischen Modellen.

Neue Methoden verbessern die Variablenauswahl für eine bessere Vorhersagegenauigkeit in Modellen.

Ein Leitfaden zu spatio-temporalen Punktprozessen und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

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.

Techniken, um wichtige Merkmale in komplexen Datensätzen zu identifizieren, sind unerlässlich.

Die Integration von L2O-Transformationen und grafischen Modellen verbessert die Parameterschätzung in SEMs.

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Analyzing Beziehungen zwischen Gruppen von Zufallsvariablen für bessere Einsichten.

In diesem Artikel geht's um das neu entfachte Interesse an fiduzialer Inferenz mit allgemeinen Methoden.

Eine Studie darüber, wie Typhus verbreitet wird, mithilfe von statistischen Modellen.

Untersuchung von Methoden zur Analyse von Unterschieden in Datenverteilungen mithilfe von E-Variablen.

Entdecke die Eigenschaften und Anwendungen von regulären Simplex-Tensoren in der Optimierung.