Statistik

Dieser Artikel untersucht, wie personalisierte Medizin Omics-Daten nutzt, um die Überlebenschancen für Patienten zu verbessern.

In diesem Artikel geht's um Methoden, um fehlende Daten in Längsschnittstudien zu behandeln.

Die Bedeutung der Berücksichtigung von Variationen in den Behandlungseffekten erkunden.

Neue statistische Ansätze verbessern das Verständnis der Behandlungseffekte auf Gesundheitsresultate.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von Risiken durch vergangene Ergebnisse in Studien.

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.

Diese Studie hebt Methoden zur Analyse von Gehirnsignalen mithilfe von Kovarianzmatrizen hervor.

Strukturen in Daten durch verbundene Cluster-Methoden untersuchen.

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.

Forscher untersuchen neue Methoden zur Analyse von Überlebensdaten mit maschinellen Lerntechniken.

VaLLA verbessert Vorhersagen, indem es zuverlässige Unsicherheitsabschätzungen in tiefen neuronalen Netzen liefert.

Untersuchung der Schnittstelle zwischen differenzieller Privatsphäre und Optimierungsherausforderungen.

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.

Ein tiefer Einblick in Modellkonfidenzintervalle und Variablenauswahl in der Statistik.

Untersuchen, wie logistische Regression die Analyse von binären Ergebnissen in verschiedenen Bereichen verbessert.

Diese Studie hebt Methoden zur Analyse von Gehirnsignalen mithilfe von Kovarianzmatrizen hervor.

In diesem Artikel geht's um Methoden, um fehlende Daten in Längsschnittstudien zu behandeln.

Die Bedeutung der Berücksichtigung von Variationen in den Behandlungseffekten erkunden.

Neue statistische Ansätze verbessern das Verständnis der Behandlungseffekte auf Gesundheitsresultate.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von Risiken durch vergangene Ergebnisse in Studien.

Strukturen in Daten durch verbundene Cluster-Methoden untersuchen.

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 tiefer Einblick in Modellkonfidenzintervalle und Variablenauswahl in der Statistik.

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

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

Lasso hilft, wichtige Daten in komplexen Datensätzen zu finden.

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.