Statistik

Studie zeigt, wie Leute täglich ihre Routen auswählen und das den Verkehrsfluss beeinflusst.

Lern, wie periodische Trawl-Prozesse helfen, zeitabhängige Daten mit Zyklen zu modellieren.

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.

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.

Entdecke, wie Multitasking-Lernen die KI-Leistung bei verschiedenen Aufgaben verbessert.

Ein neuer Ansatz zum Lernen von GMMs und gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten.

Entdecke, wie Kausale Abhängigkeitsdiagramme die Entscheidungsprozesse von KI klarer machen.

Ein neues Modell sagt Parameter voraus, um das Training von neuronalen Netzwerken zu beschleunigen.

Finde raus, wie DRO und optimierter Transport die Entscheidungsfindung bei Unsicherheit verbessern.

Techniken zur Verbesserung der Genauigkeit von Machine Learning trotz kleiner Datensätze.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Vorhersagen fehlender Netzwerkverbindungen.

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

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Wir stellen DR-VIDAL vor, einen hochmodernen Ansatz zur Schätzung von Behandlungsergebnissen mithilfe von maschinellem Lernen.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die Schätzung der Intensität in Punktprozessen zu vereinfachen.

Diese Studie untersucht die Veränderungen in den täglichen Routinen während der COVID-19-Pandemie.

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

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

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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.

Dieser Artikel behandelt die Bedeutung von Selbstintegrabilität in stochastischen Prozessen.

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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.