Statistik

Ein Überblick über Resilienzereignisse und deren Auswirkungen auf elektrische Versorgungssysteme.

Eine Übersicht über Beobachtungsstudien und Techniken der linearen Regression.

Neue Score-Matching-Methoden beschäftigen sich mit einzigartigen Datentypen für eine verbesserte statistische Modellierung.

Ein statistisches Modell zur Verbesserung der Glaukomüberwachung durch Messungen der Makuladicke.

Die Patientenversorgung verbessern durch fortgeschrittene statistische Analyse von wichtigen Gesundheitsdaten.

Erkunde die Tsallis-Gaussian-Verteilung zur Modellierung von Unsicherheiten in verschiedenen Bereichen.

Lerne, wie man die richtige Stichprobengrösse für effektive Modelle zur Vorhersage im Gesundheitswesen festlegt.

Forscher haben Schwierigkeiten mit dem Dunnett-Verfahren, weil die Varianzen unterschiedlich sind.

Neue Score-Matching-Methoden beschäftigen sich mit einzigartigen Datentypen für eine verbesserte statistische Modellierung.

Eine neue Methode verbessert grafische Modelle, indem sie Kovariateninformationen für eine bessere Genauigkeit einbezieht.

Erkunde die Tsallis-Gaussian-Verteilung zur Modellierung von Unsicherheiten in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode hilft Städten, die Nachfrage nach gemeinsamer Mobilität genau einzuschätzen.

Eine Methode, um Trends in funktionalen Daten durch Clustering und Segmentierung sichtbar zu machen.

Waywiser vereinfacht die Bewertung von räumlichen Modellen für zuverlässige Vorhersagen.

Lern was über Hamiltonian Monte Carlo und seine Rolle beim Sampling von komplexen Verteilungen.

Ein Blick auf verallgemeinerte lineare Mischmodelle und ihre Anwendungen.

Ein neuer Ansatz verbessert das spärliche Codieren für eine bessere Datenrepräsentation und -analyse.

Verfolge Veränderungen in den Modell-Erklärungen, um die Leistung über die Zeit hinweg aufrechtzuerhalten.

Eine vereinfachte Methode zur Optimierung der Anzeigenleistung im Online-Marketing.

Erforschung von Anwendungen des Reinforcement Learning für komplexe nichtlineare Steuersysteme.

Dieses Verfahren nutzt Kernel-Techniken, um effizient Grundzustände in Quantensystemen zu finden.

Strategien zur Verbesserung der Modellleistung in neuen Datenumgebungen.

Wir stellen eine Methode vor, die den Bildstiltransfer ohne zusätzliches Training verbessert.

Erfahre, wie Mixup das Training und die Leistung von Machine-Learning-Modellen verbessert.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Identifizierung kausaler Zusammenhänge in hochdimensionalen Daten.

Eine Übersicht über Beobachtungsstudien und Techniken der linearen Regression.

Lerne, wie Experteneinsichten das Bayessche Modellieren mit informativen Prioris verbessern.

Neue Score-Matching-Methoden beschäftigen sich mit einzigartigen Datentypen für eine verbesserte statistische Modellierung.

Lern, wie man Kontingenztabellen erstellt und dabei bestimmte Wahrscheinlichkeiten und Beziehungen beibehält.

Eine neue Methode verbessert grafische Modelle, indem sie Kovariateninformationen für eine bessere Genauigkeit einbezieht.

Die Patientenversorgung verbessern durch fortgeschrittene statistische Analyse von wichtigen Gesundheitsdaten.

Lerne, wie die Multiskalen-Bestraffungsmethode bedeutende Datenverschiebungen effektiv erkennt.

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.

Ein Überblick darüber, wie Laplace-Lernen die Datenkennzeichnung im maschinellen Lernen handhabt.

Neue Score-Matching-Methoden beschäftigen sich mit einzigartigen Datentypen für eine verbesserte statistische Modellierung.

Erkunde nichtuniforme Schranken für studentisierte U-Statistiken und deren Bedeutung.

Erforschen, wie falsch spezifizierte Priors trotzdem zuverlässige statistische Schätzungen liefern können.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Analyse genetischer Einflüsse auf Metaboliten.

Eine neue Methode verbessert die Zuverlässigkeit der statistischen Analyse trotz Modellfehlerspezifikation.

Die Neural Frailty Machine verbessert Vorhersagen in der Überlebensanalyse in verschiedenen Bereichen.

Ein Überblick über SFDEs und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.