Statistik

Bayesian Emulations verbessern die Entscheidungsfindung bei der Kontrolle von Erdölbohrungen unter Unsicherheit.

Eine Methode, um Überhitzung bei Marine-Motoren unter wechselnden Bedingungen zu erkennen.

Forscher verbessern die Zuverlässigkeitsprüfung von Einweggeräten mit innovativen statistischen Methoden.

Eine Studie über fortgeschrittene Methoden zur Bewertung der Beiträge von Basketballspielern.

Eine detaillierte Analyse der Leistungsentwicklung im ODI-Cricket über 36 Jahre.

Eine Studie stellt ein Modell vor, um die Ausbreitung von COVID-19 in verschiedenen Regionen abzuschätzen.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um die Erkennung von inneren einsamen Wellen in Ozeandaten zu verbessern.

Untersuchung der Kluft zwischen Eliten und der Masse in politischen Diskussionen online.

Ein neues Framework verbessert das Hypothesentesten in additiven Regressionsmodellen.

Ein Blick auf wichtige Datenpipeline-Tools und ihre Rollen im Datenengineering.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz von MCMC-Sampling durch die Verwendung von Riemannscher Geometrie.

Dieser Artikel diskutiert innovative Methoden für eine bessere statistische Analyse von gruppierten Daten.

Lern, wie Datenaugmentierungsalgorithmen die Datenanalyse und den Modellaufbau verbessern.

Eine neue Methode kombiniert Divide-and-Conquer MCMC mit Diffusionsmodellen für besseres Sampling.

Dieser Artikel bespricht Methoden, um effektiver aus komplexen hochdimensionalen Daten zu sampeln.

Ein neuer Ansatz, um die Interaktionen von Aktien während Marktveränderungen zu verstehen.

Ein Blick darauf, wie Systeme durch ihre Statistiken beobachtet und verstanden werden können.

Verbesserung von Mischmodellen im maschinellen Lernen für bessere Effizienz und Ergebnisse.

Erforsche Trainierbarkeit und Dequantisierung im Quanten-Maschinenlernen.

Ein neuer Ansatz, um das Zusammenspiel von Netzdaten und Kovariaten zu analysieren.

Einführung des Coupled Covariances Eigenproblems (CCE) für besseres Lernen aus asymmetrischen Daten.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung durch die Analyse historischer Daten.

Ein neues Modell verbessert den Datenschutz und steigert gleichzeitig die Genauigkeit von maschinellem Lernen.

Diese Studie untersucht, wie die Initialisierung das Fine-Tuning von vortrainierten Modellen mit LoRA beeinflusst.

Neue Ansätze schlagen vor, wie man Unentschieden in Rankings in verschiedenen Bereichen besser handhaben kann.

Neue Techniken verbessern die Analyse genetischer Effekte über mehrere Bedingungen hinweg.

Ein neuer Ansatz, um das Zusammenspiel von Netzdaten und Kovariaten zu analysieren.

Eine Studie über die Verwendung von Variational Bayes für räumliche Modelle mit fehlenden Werten.

Bayesian Emulations verbessern die Entscheidungsfindung bei der Kontrolle von Erdölbohrungen unter Unsicherheit.

Ein Leitfaden für das Inlamemi R-Paket zur Bewältigung von Datenherausforderungen.

Ein neues Framework verbessert das Hypothesentesten in additiven Regressionsmodellen.

Bayes-Faktoren helfen Forschern, Hypothesen anhand von datenbasierten Beweisen zu bewerten und zu vergleichen.

Diese Forschung entwickelt Methoden für eine faire Ressourcenverteilung trotz begrenztem Nutzerfeedback.

Ein Blick darauf, wie der Estimand-Rahmen die Analyse von klinischen Studien verbessert.

Ein neuer Ansatz, um komplexe menschliche Verbindungen durch fuzzy Soziale Netzwerk Analyse zu verstehen.

Eine Studie darüber, wie Park-and-Ride Staus und Emissionen reduzieren kann.

Information hat grossen Einfluss auf Entscheidungsprozesse in verschiedenen Bereichen.

Das Benfordsche Gesetz zeigt komische Muster bei den ersten Ziffern in Datensätzen.

Ein Verfahren zur detaillierten Signal Analyse über Zeit und Frequenz.

Neue Methoden verbessern das Verständnis des Universums durch Daten zur schwachen Gravitationslinsenwirkung.

Ein Überblick über probabilistische grafische Modelle und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Neue Algorithmen verbessern das Sampling aus bekannten und unbekannten Verteilungen für praktische Anwendungen.

Dieser Artikel diskutiert innovative Methoden für eine bessere statistische Analyse von gruppierten Daten.

Entdecke wichtige Schätzer für lineare Regression und ihren Einfluss auf Vorhersagen.

Erforschen, wie Machine-Learning-Techniken dabei helfen, inverse Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen.

Ein kurzer Überblick über Faktorregressionsmodelle und deren Anwendungen.

Eine neue Methode, um Datenschutzmechanismen im maschinellen Lernen zu vergleichen.

Ein Blick darauf, wie randomisierte Experimente Ursache-Wirkungs-Beziehungen in verschiedenen Bereichen aufdecken.