Statistik

Eine Methode, um Handballteams basierend auf erzielten und kassierten Toren zu ranken.

Dieses Modell kombiniert Physik und Daten für bessere Klimavorhersagen.

Untersuchen, wie Gravitation die Ionisation und das Verhalten von Teilchen in unterschiedlichen Raum-Zeit-Kontexten beeinflusst.

Methoden zur Verbesserung der Schätzgenauigkeit in grossen Datensätzen.

Verstehen, wie man Ungleichgewichte in klinischen Studiengruppen handhabt.

Diese Studie bewertet die Unterschiede in der Genauigkeit der Gesichtserkennung zwischen verschiedenen Gruppen von Bewertern.

Untersuchen, wie ein Faktor einen anderen durch Daten und Methoden beeinflusst.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Risiko-Vorhersagen im Gesundheitswesen.

Methoden zur Verbesserung der Schätzgenauigkeit in grossen Datensätzen.

Ein Leitfaden für Bayesianische Analysetechniken zur Vorhersage von räumlichen Daten.

Eine neue Methode verbessert die Clusterergebnisse und Erkenntnisse durch ausgewogene Gruppierungen.

Eine neue Methode zur Schätzung von Verteilungen mit bayesianischen Histogrammen verbessert die Speichereffizienz.

Ein neues Modell verbessert Vorhersagen in der Mikrobiomforschung mit begrenzten Daten.

Eine neue Methode, um die Gewinnchancen bei grossen Sportturnieren effizient zu berechnen.

Lern über stochastische Dominanz und ihre Anwendung in der Investmentanalyse.

Entdecke, wie Gausssche grafische Modelle Beziehungen in gepaarten Daten analysieren.

Entdecke, wie PINNs Physik und Daten kombinieren, um Gleichungen zu lösen.

Forscher analysieren Diabetesdaten, um die Patientenversorgung und Behandlungsstrategien zu verbessern.

Eine neue Methode geht auf Feedback-Voreingenommenheiten in Empfehlungssystemen für zweiseitige Interaktionen ein.

Eine neue Methode zur Verarbeitung von Daten mit variablen Kanälen in der EEG-Analyse.

Die Komplexität beim Anpassen an sich verändernde Umgebungen im Machine Learning untersuchen.

Lern, wie der Bayes’sche Satz hilft, Unsicherheiten bei Entscheidungen zu managen.

Neue Methoden zum Lernen von GMMs verbessern Genauigkeit und Stabilität mithilfe von Cramer-Typ-Abständen.

Lern, wie man VoIP-Verkehr vorhersagt, um die Netzwerkleistung zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Analyseeffizienz für grosse Datensätze mithilfe des subsampled residual bootstrap.

Eine neue Methode vereinfacht die Datenanalyse, indem sie Cluster- und Faktormodelle verfeinert.

Eine Methode, um Handballteams basierend auf erzielten und kassierten Toren zu ranken.

Eine Methode, um prior Verteilungen aus den Entscheidungsprozessen von Experten abzuleiten.

LAGO-Studien ermöglichen flexible Anpassungen der Behandlung, um die Patienten Ergebnisse in der klinischen Forschung zu verbessern.

Methoden zur Verbesserung der Schätzgenauigkeit in grossen Datensätzen.

Ein neuer Ansatz zur Vereinfachung der Analyse des Einflusses von Variablen in komplexen Datensätzen.

Dieser Artikel untersucht, wie Vorurteile die Entscheidungen im Gesundheitswesen über die Zeit beeinflussen.

Ein Blick auf Haldanes Regel und ihren Einfluss auf Vorhersagen.

Ein verbessertes Modell zur Analyse von Verbindungen in bipartiten Netzwerken.

Die Kombination von neuronalen Klassifikatoren mit Monte-Carlo-Simulation verbessert die Datenanalysemethoden.

Eine Studie über die Faktoren, die die Geburtenraten in verschiedenen Ländern beeinflussen.

Lerne, wie Automatisierung das Bewerten von offenen Aufgaben für Lehrer einfacher machen kann.

Überblick über Volatilitätsmodelle in Geografie, Finanzen und Umweltwissenschaften.

Ein Blick auf Bayes'sche und häufige Methoden in der Statistik.

Neuer spektraler Ansatz verbessert multivariate Matérn-Modelle für die Analyse räumlicher Daten.

Eine Methode, um prior Verteilungen aus den Entscheidungsprozessen von Experten abzuleiten.

Eine neue Methode zur Verbesserung von Schätzungen in der Analyse von hochdimensionalen Daten mithilfe von Null-Schätzern.

LAGO-Studien ermöglichen flexible Anpassungen der Behandlung, um die Patienten Ergebnisse in der klinischen Forschung zu verbessern.

Lern mehr über verbesserte Methoden für Unsicherheitsabschätzungen in der Gaussian-Prozess-Regression.

Ein neuer Blick auf die Rolle von Group LASSO bei der Merkmalsauswahl und Optimierung.

Ein Leitfaden zur Reduzierung von Dimensionen in hochdimensionalen Daten, während die Abstände erhalten bleiben.

Ein Blick darauf, wie isotonische Bedingungsgesetze Datenvorhersagen unterstützen.

Einführung von gewichteten konformen p-Werten für effektive Kandidatenauswahl in verschiedenen Bereichen.