Statistik

Ein neuer Ansatz, um faire Vorhersagen in der Analyse der städtischen Mobilität zu gewährleisten.

AWAIRE bietet einen neuen Ansatz, um die Ergebnisse von IRV-Wahlen ohne detaillierte Aufzeichnungen zu überprüfen.

Ein Blick darauf, wie SHAP und CEN die Einblicke in die Datenanalyse verbessern.

Eine neue Methode mit Radar-Daten verbessert die Vorhersagen von extremen Regenereignissen.

SMC-EEM bietet eine schnellere Möglichkeit, komplexe Ökosysteme zu modellieren.

Dieser Artikel untersucht die Faktoren, die den Blutdruck beeinflussen, mithilfe fortgeschrittener statistischer Methoden.

Eine Studie untersucht, wie sich Geschwindigkeitsgewohnheiten weltweit unterscheiden und wie sie die Verkehrssicherheit beeinflussen.

Simulationen helfen dabei, zu analysieren, wie Krankheiten sich ausbreiten und verbessern die öffentlichen Gesundheitsmassnahmen.

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.

Eine neue Methode, um Erkenntnisse aus zusammengefassten Daten mit Gibbs-Sampling zu ziehen.

Die Generierung synthetischer Daten verbessert den Datenschutz und ermöglicht gleichzeitig wertvolle Datenanalysen.

Dieser Artikel behandelt die Rolle und Herausforderungen von hypo-elliptischen stochastischen Differentialgleichungen.

Forschung zu Reservoir-Computing konzentriert sich darauf, Netzwerkdesigns zu optimieren, um maschinelles Lernen zu verbessern.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Schätzung von Homologie aus verrauschten Datenpunkten.

Neue Methoden zum Schutz von maschinellem Lernen vor Backdoor-Angriffen mithilfe der Merkmalsstärke.

Eine neue Methode verbessert die Datenanpassung und den Vergleich zwischen verschiedenen Datensätzen.

Entdecke, wie Probabilistic PCA Einblicke aus hochdimensionalen Daten verbessert.

Ein neuer Ansatz, um die komplexe Datenanalyse mit optimalen Transportmethoden zu vereinfachen.

Untersuchung der Effizienz und Grenzen der amortisierten variationalen Inferenz in statistischen Modellen.

Erforsche, wie nichtlineares Meta-Lernen die Effizienz und Genauigkeit beim Aufgabenlernen verbessert.

Eine Übersicht darüber, wie Informationsgeometrie Machine-Learning-Techniken verbessern kann.

Die Komplexität und Lösungen des maschinellen Vergessens für den Datenschutz von Nutzerdaten erkunden.

Untersuchung von Problemen und Lösungen für bessere Reproduzierbarkeit in der maschinellen Lernforschung.

Ein neuer Ansatz zur Analyse von Zählzeitreihen und zur Vorhersage zukünftiger Trends.

Lern, wie Designpunkte die Vorhersagegenauigkeit in der räumlichen Statistik verbessern.

In diesem Artikel geht's um Methoden zur Bewertung von Behandlungseffekten in der Forschung.

Forschung untersucht Bürgerrechtsnormen mithilfe von mehrdimensionaler latenter Klassenanalyse in verschiedenen Ländern.

Neue Methoden verbessern die Analyse von Daten aus klinischen Studien durch aktive Lerntechniken.

AWAIRE bietet einen neuen Ansatz, um die Ergebnisse von IRV-Wahlen ohne detaillierte Aufzeichnungen zu überprüfen.

Eine neue Methode mit Radar-Daten verbessert die Vorhersagen von extremen Regenereignissen.

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.

Erkunde verschiedene Methoden im kausalen Modellieren und ihre Bedeutung für die Forschung.

Ein neuer Ansatz, um die komplexe Datenanalyse mit optimalen Transportmethoden zu vereinfachen.

Forscher entwickeln Tests, um Diffusionskoeffizienten in komplexen Systemen über die Zeit zu bewerten.

Erforsche, wie nichtlineares Meta-Lernen die Effizienz und Genauigkeit beim Aufgabenlernen verbessert.

Der rSVDdpd-Algorithmus liefert zuverlässige Datenanalysen trotz Ausreissern und Rauschen.

Eine Übersicht darüber, wie Informationsgeometrie Machine-Learning-Techniken verbessern kann.

Lerne effektive Methoden zur Analyse von gruppierten Daten mit Fokus auf Parameterschätzung.

Ein Blick auf den Random Walk Metropolis-Hastings Algorithmus für statistisches Sampling.

Ein neuer Ansatz für bessere Schätzungen in der statistischen Modellierung von komplexen Daten.